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Dépréciation et mise hors service des modèles Foundry de Microsoft

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Les modèles Microsoft Foundry sont continuellement actualisés avec des modèles plus récents et plus compatibles. Dans le cadre de ce processus, les fournisseurs de modèles peuvent déprécier et mettre hors service leurs modèles plus anciens, et il peut être nécessaire de mettre à jour vos applications pour utiliser un modèle plus récent. Ce document contient des informations sur les chronologies du cycle de vie et de la dépréciation des modèles, et explique comment vous êtes informé des phases de cycle de vie des modèles.

Cet article couvre des informations générales sur l'obsolescence et la mise à la retraite des modèles Foundry. Pour plus d’informations sur Azure OpenAI dans les modèles Foundry, consultez Modèles Azure OpenAI dans Foundry obsolètes et retirés.

Phases du cycle de vie des modèles

Les modèles du catalogue de modèles appartiennent à une de ces phases :

  • APERÇU
  • Généralement disponible
  • Héritage
  • Déconseillé
  • Retraité

APERÇU

Les modèles étiquetés Préversion sont expérimentaux par nature. Les pondérations, le runtime et le schéma d’API d’un modèle peuvent changer pendant que le modèle est en préversion. Il n’est pas garanti que des modèles en préversion passent en disponibilité générale. Les modèles en préversion ont une étiquette Préversion en regard de leur nom dans le catalogue de modèles.

Disponibilité générale (GA)

Cette phase est la phase par défaut des modèles. Les modèles qui n’incluent pas d’étiquette de cycle de vie en regard de leur nom sont en disponibilité générale et adaptés à une utilisation dans les environnements de production. Dans cette phase, les pondérations et les API des modèles sont fixées. Toutefois, les conteneurs de modèles ou les runtimes avec des vulnérabilités peuvent être corrigés, mais les correctifs n’affectent pas les sorties du modèle.

Héritage

Les modèles étiquetés Hérité sont destinés à être abandonnés. Vous devez planifier le passage à un autre modèle, comme un nouveau modèle amélioré qui peut être disponible dans la même famille de modèles. Pendant la période où un modèle est dans la phase « Hérité », les déploiements existants du modèle continuent de fonctionner, et vous pouvez créer de nouveaux déploiements du modèle jusqu’à la date de dépréciation.

Déconseillé

Les modèles étiquetés Déconseillé ne sont plus disponibles pour de nouveaux déploiements. Vous ne pouvez pas créer de nouveaux déploiements pour le modèle ; cependant, les déploiements existants continuent de fonctionner jusqu’à la date de mise hors service.

Retraité

Les modèles étiquetés Hors service ne sont plus disponibles pour une utilisation. Vous ne pouvez pas créer de nouveaux déploiements, et les tentatives d’utiliser des déploiements existants retournent des erreurs 404.

Notifications pour les modèles Foundry

Les clients disposant de déploiements de modèles Foundry reçoivent des notifications pour les mises hors service des modèles à venir selon la planification suivante :

  • Les modèles sont étiquetés Hérité et restent dans l’état Hérité pendant au moins 30 jours avant de passer à l’état Déconseillé. Pendant cette période de notification, vous pouvez créer de nouveaux déploiements pendant que vous vous préparez à l'abandon et à la mise hors service.

  • Les modèles sont étiquetés Déconseillé et restent dans l’état Déconseillé pendant au moins 90 jours avant de passer à l’état Hors service. Pendant cette période de notification, vous pouvez migrer les déploiements existants vers des modèles plus récents ou de remplacement.

Pour chaque abonnement qui a un modèle déployé en tant que déploiement d’API serverless ou déployé sur une ressource Foundry, les membres du propriétaire, contributeur, lecteur, contributeur de supervision et rôles de lecteurde surveillance reçoivent une notification lorsqu’une dépréciation du modèle est annoncée. La notification contient les dates auxquelles le modèle passe à l’état Hérité, Déconseillé et Hors service. La notification peut fournir des informations sur les options des modèles de remplacement possibles, le cas échéant.

Notifications pour Azure OpenAI dans les modèles Foundry

Pour les modèles Azure OpenAI, les clients disposant de déploiements Azure OpenAI actifs reçoivent un avis pour les modèles avec la mise hors service à venir, comme suit :

  • Lors du lancement du modèle, nous désignerons par programme une date de mise hors service « pas plus tôt que » (généralement un an avant).
  • Notification au moins 60 jours avant la mise hors service du modèle pour les modèles en disponibilité générale.
  • Un préavis d'au moins 30 jours avant les mises à niveau du modèle en préversion.

Les membres du rôle de propriétaire, du contributeur, du lecteur, du contributeur de surveillance et du lecteur de surveillance reçoivent une notification pour chaque abonnement avec un déploiement d’un modèle dont la retraite programmée est imminente.

Les mises hors service sont effectués de façon progressive, région par région. Les notifications sont envoyées à partir d’une boîte aux lettres non supervisée. azure-noreply@microsoft.com

Pour en savoir plus sur le cycle de vie des modèles Azure OpenAI, notamment des informations sur les modèles actuels, déconseillés et supprimés, consultez Modèles Azure OpenAI dans Foundry obsolètes et retirés.

Retraits à venir pour les modèles Foundry

Les tableaux suivants répertorient les chronologies des modèles en cours de mise hors service. Les étapes de cycle de vie entrent en vigueur à 00:00:00 UTC à la date spécifiée.

Cohérer

Modèle Date d'héritage Date d’obsolescence Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Cohere-rerank-v3.5 14 janvier 2026 14 février 2026 14 mai 2026 Cohere-rerank-v4.0-pro, Cohere-rerank-v4.0-fast
Cohere-command-r-08-2024 12 février 2026 12 mars 2026 12 mai 2026 Cohere-command-a
Cohere-command-r-plus-08-2024 12 février 2026 12 mars 2026 12 mai 2026 Cohere-command-a

Microsoft

Modèle Date d'héritage Date d’obsolescence Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
MAI-DS-R1 16 janvier 2026 27 janvier 2026 27 février 2026 Tout modèle DeepSeek disponible dans le catalogue de modèles

Modèles de fonderie retirés

Les modèles suivants ont été supprimés à 00:00:00 UTC à la date spécifiée et ne sont pas disponibles pour les nouveaux déploiements ou l’inférence.

Laboratoires AI21

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Jamba Instruct 1 mars 2025 N/A
AI21-Jamba-1.5-Large 1er août 2025 N/A
AI21-Jamba-1.5-Mini 1er août 2025 N/A

Bria

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Bria-2.3-Fast 31 octobre 2025 N/A

Cohérer

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Commande R 30 juin 2025 Cohere Command R 08-2024
Commande R+ 30 juin 2025 Commande Cohere R+ 08-2024
Cohere-rerank-v3-english 30 juin 2025 Cohere-rerank-v4.0-pro, Cohere-rerank-v4.0-fast
Cohere-rerank-v3-multilingue 30 juin 2025 Cohere-rerank-v4.0-pro, Cohere-rerank-v4.0-fast

Core42

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
jais-30b-chat 30 janvier 2026 N/A

DeepSeek

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
DeepSeek-V3 31 août 2025 DeepSeek-V3-0324

Gretel

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Gretel-Navigator-Tabular 16 septembre 2025 N/A

Meta

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Llama-2-13b 30 juin 2025 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Llama-2-13b-chat 30 juin 2025 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Llama-2-70b 30 juin 2025 Llama-3.3-70B-Instruct
Llama-2-70b-chat 30 juin 2025 Llama-3.3-70B-Instruct
Llama-2-7b 30 juin 2025 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Llama-2-7b-chat 30 juin 2025 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3-70B-Instruct 30 juin 2025 Llama-3.3-70B-Instruct
Meta-Llama-3-8B-Instruct 30 juin 2025 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 30 juin 2025 Llama-3.3-70B-Instruct

Microsoft

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Phi-3-medium-4k-instruct 30 août 2025 Phi-4
Phi-3-medium-128k-instruct 30 août 2025 Phi-4
Phi-3-mini-4k-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3-mini-128k-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3-small-8k-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3-small-128k-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3.5-mini-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3.5-MoE-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct
Phi-3.5-vision-instruct 30 août 2025 Phi-4-mini-instruct

Mistral IA

Modèle Date de mise hors service Modèle de remplacement suggéré
Mistral-Nemo 30 janvier 2026 Mistral-small-2503
Mistral-large-2411 30 janvier 2026 Mistral-medium-2505
Mistral-ocr-2503 30 janvier 2026 Mistral-document-ai-2505
Mistral-small 31 juillet 2025 Mistral-small-2503
Mistral-large-2407 13 mai 2025 Mistral-medium-2505
Mistral-large 15 avril 2025 Mistral-medium-2505

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