Dans un rapport publié le 9 décembre 2025, les chercheurs en cybersécurité de Kaspersky détaillent une vaste campagne malveillante qui exploite de manière détournée deux outils extrêmement populaires : la publicité en ligne via Google Ads et les conversations partagées sur ChatGPT.
Le plus gros changement, qui avait été « teasé » par l’équipe au début du printemps, est un menu principal repensé. Il permet la configuration des emplacements et favoris, la bascule entre des icônes symboliques ou complètes (colorées) et embarque de nombreux changements visuels. Par exemple, le panneau latéral est plus large, les dossiers les plus courants y sont épinglés, les boutons d’alimentation (arrêt, déconnexion, verrouillage) sont placés en bas à droite, etc.
Cinnamon 6.6 présente d’autres nouveautés. Par exemple, une simplification de la gestion des claviers physiques et virtuels avec un bouton pour changer rapidement de disposition, une meilleure visibilité des suggestions ou encore un effet de fondu quand le clavier virtuel apparait ou disparait.
Signalons aussi du neuf dans les Paramètres, avec notamment le nouveau panneau pour les informations système, l’arrivée du Thunderbolt ou encore la possibilité de définir manuellement les pages horaires pour les thèmes clairs et sombres. L’applet NetworkManager peut afficher plusieurs connexions VPN actives, Workspace Switcher peut ajouter des icônes aux fenêtres, Imprimante n’apparait que lors d’une impression, une jauge apparait quand on change le volume sonore, Alt+Tab n’affiche que les fenêtres présentes sur l’écran utilisé, les animations sont plus fluides, etc.
Cinnamon 6.6 sera l’environnement par défaut de la future version 22.3 de Linux Mint, nommée Zena. Elle doit arriver à la fin du mois ou début janvier. Pour les autres systèmes avec Cinnamon, la mise à jour de l’environnement dépendra de la philosophie de la distribution utilisée. Beaucoup ne changent pas de version majeure ou même intermédiaire avant la révision suivante. À noter que la version 6.6 est prête aussi bien pour l’édition standard de Linux Mint que pour LMDE, l’édition basée sur Debian.
Au cours d'une table ronde avec des géants de la tech, le président des États-Unis a fait un commentaire déconcertant sur la 6G. Donald Trump a suggéré qu'il s'agissait d'une technologie permettant de scruter encore mieux l'épiderme.
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Mistral part plus frontalement à l’assaut de Claude Code et autre ChatGPT Codex. La startup française a lancé ce 9 décembre deux modèles dédiés au développement, dont une version légère fonctionnant sur du matériel grand public.
Mistral a lancé en juin dernier son outil Code, dédié au vibe coding. La semaine dernière, elle présentait ses modèles Mistral 3, déclinés en de nombreuses variantes.
La licorne veut doubler la mise avec sa nouvelle génération Devstral 2 dédiée aux développeurs, plus particulièrement au fonctionnement autonome agentique. Elle lance également un outil en ligne de commande, Vibe CLI, pour faciliter l’automatisation du code par le langage naturel.
Mistral joue la rentabilité
La nouvelle famille Devstral 2 se compose de deux modèles, un grand et un petit, ouverts et sous licence libre (une version modifiée de la licence MIT pour le grand, Apache 2.0 pour le petit). Le grand, avec ses 123 milliards de paramètres, est mis en avant. Mistral annonce un score de 72,2 % sur le test SWE-bench Verified, ce qui le classe parmi les meilleurs modèles, devant Claude 4.5 Sonnet (70,60 %) et derrière Claude 4.5 Opus (74,40 %) et Gemini 3 Pro (74,20 %). Sur le site du test, les scores des modèles Devstral 2 ne sont pas encore présents.
Mistral braque surtout les projecteurs sur la rentabilité de son modèle. Elle le présente comme « jusqu’à 7 fois plus rentable que Claude Sonnet pour des tâches réelles ». En outre, le modèle est actuellement gratuit via l’API Mistral. Après cette période de grâce, la tarification sera de 0,40 dollar par million de jetons en entrée et de 2 dollars en sortie. C’est d’ailleurs de là que vient la comparaison avec Sonnet, puisque la tarification de ce dernier est respectivement de 3 et 15 dollars.
Devstral 2 peut fonctionner localement, mais Mistral recommande quand même la présence d’au moins quatre puces H100 pour son déploiement. Sa fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. « Devstral 2 permet d’explorer les bases de code et d’orchestrer les modifications sur plusieurs fichiers tout en maintenant un contexte au niveau de l’architecture. Il suit les dépendances du framework, détecte les défaillances et réessaie avec des corrections – résolvant des défis comme la correction de bugs et la modernisation des systèmes hérités. Le modèle peut être affiné pour prioriser des langages spécifiques ou optimiser pour de grandes bases de code d’entreprise », indique Mistral dans son communiqué.
Crédits : Mistral
Petit pimousse
Cependant, c’est bien Devstral 2 Small qui a attiré le plus l’attention. Il dispose de 24 milliards de paramètres et affiche, selon Mistral, un score de 68 % sur SWE-bench Verified. Lui aussi est pour l’instant disponible gratuitement via l’API. Après quoi, la tarification sera de 0,10 dollar par million de jetons en entrée et 0,30 dollar en sortie. Là aussi, la fenêtre de contexte est de 256 000 jetons. La communication de Mistral sur ce petit modèle est claire : il n’égale pas les gros modèles, mais il est 28 fois plus petit que DeepSeek 3.2.
Devstral 2 Small a attiré rapidement les commentaires, et pour cause : son installation locale peut se faire sur du matériel accessible au grand public. Une recherche « devstral » sur X montre rapidement un grand nombre de publications louant les résultats obtenus pour un modèle local. Dogac, par exemple, a testé les modèles dans un benchmark personnalisé et retrouve globalement les résultats donnés par Mistral. D’autres, comme N8Programs et Thadée Tyl, louent ses performances. Ce dernier affirme que Devstral 2 devient le meilleur modèle pour le développement sous la barre des 150 milliards de paramètres, et que Devstral 2 Small fait presque jeu égal avec Magistral 1.2 sans posséder de capacités de raisonnement.
Dans l’ensemble, les résultats obtenus par les deux modèles vont dans le sens de ce que nous déclarait récemment Horacio Gonzalez (Clever Cloud). Pour le responsable, on pouvait être optimiste sur les modèles locaux et open source, car leur progression est tout aussi rapide – même avec un décalage – que les modèles fermés en ligne. Une progression suffisante pour ne pas avoir à craindre une trop grande dépendance limitée à quelques gros acteurs du domaine.
Mistral a profité de son annonce pour lancer un nouvel outil, nommé Vibe CLI, également sous licence Apache. Il s’utilise en ligne de commande, similaire à des produits concurrents comme Claude Code et OpenAI Codex. Vibe CLI sert à interagir avec les modèles Mistral dans un terminal, avec des capacités d’analyse de structure de fichiers, de modifications sur plusieurs fichiers, de commandes shell, de recherche de code ou encore de contrôle de version.
Mistral insiste en particulier sur la prise en charge d’un « contexte conscient » du projet. La structure des fichiers et le statut Git sont ainsi analysés automatiquement. L’entreprise assure que le raisonnement se fait sur l’ensemble des fichiers et pas uniquement celui en cours d’édition. L’historique est décrit comme persistant, avec autocomplétion et thèmes personnalisables.
Crédits : @cedric_chee
« Vous pouvez exécuter Vibe CLI de manière programmatique pour le scripting, désactiver l’auto-approbation pour l’exécution de l’outil, configurer des modèles locaux et des fournisseurs via un simple config.toml, et contrôler les permissions des outils pour correspondre à votre flux de travail », indique Mistral, confirmant que son outil fonctionne avec des installations locales de ses modèles.
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