Que sont les LLM Open Source pour le Raisonnement ?
Les LLM open source pour le raisonnement sont des grands modèles linguistiques spécialisés, conçus pour exceller dans la pensée logique, la résolution de problèmes et les tâches d'inférence en plusieurs étapes. Ces modèles utilisent des architectures avancées comme l'apprentissage par renforcement et les mélanges d'experts pour effectuer des calculs mathématiques complexes, des analyses de code et un raisonnement structuré. Ils permettent aux développeurs et aux chercheurs de créer des applications nécessitant des capacités logiques sophistiquées, de la preuve de théorèmes automatisée aux solutions d'ingénierie logicielle avancées, tout en offrant une transparence et une accessibilité que les alternatives propriétaires ne peuvent égaler.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale.
DeepSeek-R1 : Performance de Raisonnement de Pointe
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à celles d'OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré son efficacité globale. Avec 671 milliards de paramètres utilisant l'architecture MoE et une longueur de contexte de 164K, il représente le summum des capacités de raisonnement open source.
Avantages
- Performances comparables à OpenAI-o1 sur les benchmarks de raisonnement.
- Optimisation avancée par apprentissage par renforcement.
- 671 milliards de paramètres avec une architecture MoE efficace.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison de la taille du modèle.
- Tarification premium à 2,18 $/M de tokens de sortie sur SiliconFlow.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de niveau OpenAI-o1 dans un package open source, rendant le raisonnement de classe mondiale accessible aux chercheurs et développeurs du monde entier.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 est un modèle de raisonnement à attention hybride à grande échelle et à poids ouverts, avec 456 milliards de paramètres et 45,9 milliards activés par token. Il prend en charge nativement un contexte de 1 million de tokens, l'attention éclair permettant une économie de 75 % de FLOPs par rapport à DeepSeek R1 à 100K tokens, et utilise une architecture MoE. L'entraînement RL efficace avec CISPO et la conception hybride produisent des performances de pointe sur le raisonnement à longue entrée et les tâches d'ingénierie logicielle du monde réel.
MiniMax-M1-80k : Raisonnement Efficace à Grande Échelle
MiniMax-M1 est un modèle de raisonnement à attention hybride à grande échelle et à poids ouverts, avec 456 milliards de paramètres et 45,9 milliards activés par token. Il prend en charge nativement un contexte de 1 million de tokens, l'attention éclair permettant une économie de 75 % de FLOPs par rapport à DeepSeek R1 à 100K tokens, et utilise une architecture MoE. L'entraînement RL efficace avec CISPO et la conception hybride produit des performances de pointe sur le raisonnement à longue entrée et les tâches d'ingénierie logicielle du monde réel, ce qui le rend idéal pour les scénarios de raisonnement complexes et étendus.
Avantages
- 456 milliards de paramètres avec une activation efficace de 45,9 milliards par token.
- Prise en charge native d'un contexte de 1 million de tokens pour un raisonnement étendu.
- 75 % d'économies de FLOPs par rapport à DeepSeek R1.
Inconvénients
- L'architecture hybride complexe peut nécessiter des connaissances spécialisées.
- Niveau de tarification le plus élevé à 2,2 $/M de tokens de sortie sur SiliconFlow.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine une échelle massive avec une efficacité incroyable, offrant des performances de raisonnement exceptionnelles tout en utilisant beaucoup moins de ressources computationnelles que ses concurrents.
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B est un nouveau grand modèle linguistique de codage open source atteignant 60,4 % sur SWE-bench Verified, établissant un résultat de pointe parmi les modèles open source. Optimisé par un apprentissage par renforcement à grande échelle, il corrige de manière autonome des bases de code réelles dans Docker et ne gagne des récompenses que lorsque toutes les suites de tests réussissent. Cela garantit que le modèle fournit des solutions correctes, robustes et pratiques, alignées sur les normes d'ingénierie logicielle du monde réel.
Kimi-Dev-72B : Expert en Raisonnement pour le Codage et l'Ingénierie
Kimi-Dev-72B est un nouveau grand modèle linguistique de codage open source atteignant 60,4 % sur SWE-bench Verified, établissant un résultat de pointe parmi les modèles open source. Optimisé par un apprentissage par renforcement à grande échelle, il corrige de manière autonome des bases de code réelles dans Docker et ne gagne des récompenses que lorsque toutes les suites de tests réussissent. Cela garantit que le modèle fournit des solutions correctes, robustes et pratiques, alignées sur les normes d'ingénierie logicielle du monde réel. Avec 72 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 131K, il offre d'excellentes capacités de raisonnement à un prix compétitif sur SiliconFlow.
Avantages
- Score de pointe de 60,4 % sur SWE-bench Verified.
- Spécialisé dans le raisonnement d'ingénierie logicielle du monde réel.
- Le plus rentable à 1,15 $/M de tokens de sortie sur SiliconFlow.
Inconvénients
- Nombre de paramètres plus petit par rapport aux autres modèles de pointe.
- Principalement optimisé pour le codage plutôt que pour le raisonnement général.
Pourquoi nous l'aimons
- Il excelle dans le raisonnement pratique en ingénierie logicielle tout en offrant la meilleure proposition de valeur, rendant l'intelligence de codage avancée accessible à tous les développeurs.
Comparaison des Modèles de Raisonnement
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles de raisonnement open source de 2025, chacun avec des forces uniques. Pour les tâches de raisonnement général, DeepSeek-R1 offre des performances comparables à OpenAI-o1. Pour l'efficacité et le raisonnement à long contexte, MiniMax-M1-80k offre des économies de calcul exceptionnelles. Pour l'ingénierie logicielle et le raisonnement de codage, Kimi-Dev-72B offre des résultats de pointe au meilleur rapport qualité-prix. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle pour vos exigences de raisonnement spécifiques et votre budget sur SiliconFlow.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Raisonnement | 2,18 $/M de tokens de sortie | Performances comparables à OpenAI-o1 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | Raisonnement | 2,2 $/M de tokens de sortie | 75 % d'économies de FLOPs, 1M de contexte |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Raisonnement | 1,15 $/M de tokens de sortie | Meilleure valeur pour le raisonnement de codage |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont DeepSeek-R1, MiniMax-M1-80k et Kimi-Dev-72B. Chacun de ces modèles s'est distingué par ses capacités de raisonnement exceptionnelles, ses architectures innovantes et ses approches uniques pour résoudre des problèmes logiques et mathématiques complexes.
Notre analyse montre des forces spécialisées : DeepSeek-R1 excelle dans le raisonnement mathématique et logique général comparable aux modèles propriétaires. MiniMax-M1-80k est idéal pour les tâches de raisonnement à long contexte nécessitant un traitement d'informations étendu. Kimi-Dev-72B est inégalé pour le raisonnement de codage et d'ingénierie logicielle avec son score de 60,4 % sur SWE-bench Verified.