Que sont les modèles DeepSeek-AI ?
Les modèles DeepSeek-AI sont des modèles linguistiques avancés de grande taille qui se spécialisent dans le raisonnement, le codage, les mathématiques et la compréhension multimodale. Utilisant des architectures de pointe de type Mixture-of-Experts (MoE) et des techniques d'apprentissage par renforcement, ils offrent des performances exceptionnelles sur diverses tâches d'IA. Ces modèles démocratisent l'accès à de puissantes capacités d'IA, permettant aux développeurs et aux chercheurs de construire des applications sophistiquées avec des capacités de raisonnement sans précédent, de la résolution de problèmes mathématiques complexes à la génération de code avancée et à la compréhension visuelle.
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 intégré 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 : Centrale de raisonnement avancée
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 intégré 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 au total dans une architecture MoE et une longueur de contexte de 164K, il représente le summum des capacités d'IA de raisonnement.
Avantages
- Performances comparables à celles d'OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement.
- Architecture MoE massive de 671 milliards de paramètres pour des capacités supérieures.
- Longueur de contexte de 164K pour gérer des problèmes complexes et de longue haleine.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison du grand nombre de paramètres.
- Tarification premium à 2,18 $/M de jetons de sortie sur SiliconFlow.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement de niveau OpenAI-o1 avec une optimisation par apprentissage par renforcement de pointe, ce qui en fait le choix ultime pour la résolution de problèmes mathématiques et logiques complexes.
DeepSeek-V3
La nouvelle version de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utilise le même modèle de base que le précédent DeepSeek-V3-1226, avec des améliorations apportées uniquement aux méthodes de post-entraînement. Le nouveau modèle V3 intègre des techniques d'apprentissage par renforcement issues du processus d'entraînement du modèle DeepSeek-R1, améliorant considérablement ses performances sur les tâches de raisonnement.
DeepSeek-V3 : IA polyvalente améliorée
La nouvelle version de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utilise le même modèle de base que le précédent DeepSeek-V3-1226, avec des améliorations apportées uniquement aux méthodes de post-entraînement. Le nouveau modèle V3 intègre des techniques d'apprentissage par renforcement issues du processus d'entraînement du modèle DeepSeek-R1, améliorant considérablement ses performances sur les tâches de raisonnement. Il a obtenu des scores dépassant GPT-4.5 sur des ensembles d'évaluation liés aux mathématiques et au codage. De plus, le modèle a connu des améliorations notables dans l'invocation d'outils, le jeu de rôle et les capacités de conversation informelle.
Avantages
- Dépasse les performances de GPT-4.5 en mathématiques et en codage.
- Capacités améliorées d'invocation d'outils et de jeu de rôle.
- Architecture MoE de 671 milliards de paramètres avec une longueur de contexte de 131K.
Inconvénients
- Exigences computationnelles élevées pour des performances optimales.
- Structure de prix premium sur la plateforme SiliconFlow.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine la puissance d'une architecture MoE massive avec des capacités de raisonnement avancées, offrant des performances supérieures à GPT-4.5 sur diverses tâches, du codage à la conversation.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 est un modèle vision-langage à experts mixtes (MoE) développé sur la base de DeepSeekMoE-27B, employant une architecture MoE à activation sparse pour atteindre des performances supérieures avec seulement 4,5 milliards de paramètres actifs. Le modèle excelle dans diverses tâches, notamment la réponse visuelle aux questions, la reconnaissance optique de caractères, la compréhension de documents/tableaux/graphiques et l'ancrage visuel.
DeepSeek-VL2 : Intelligence multimodale efficace
DeepSeek-VL2 est un modèle vision-langage à experts mixtes (MoE) développé sur la base de DeepSeekMoE-27B, employant une architecture MoE à activation sparse pour atteindre des performances supérieures avec seulement 4,5 milliards de paramètres actifs. Le modèle excelle dans diverses tâches, notamment la réponse visuelle aux questions, la reconnaissance optique de caractères, la compréhension de documents/tableaux/graphiques et l'ancrage visuel. Comparé aux modèles denses open source existants et aux modèles basés sur MoE, il démontre des performances compétitives ou de pointe en utilisant le même nombre ou moins de paramètres actifs.
Avantages
- Performances supérieures avec seulement 4,5 milliards de paramètres actifs.
- Excellence en ROC, compréhension de documents et de graphiques.
- Architecture MoE efficace pour un déploiement rentable.
Inconvénients
- Longueur de contexte limitée à 4K par rapport à d'autres modèles.
- Principalement axé sur les tâches vision-langage.
Pourquoi nous l'aimons
- Il atteint des performances multimodales remarquables avec une efficacité exceptionnelle, ce qui le rend parfait pour les applications vision-langage qui exigent à la fois qualité et rentabilité.
Comparaison des modèles DeepSeek-AI
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles DeepSeek-AI de 2025, chacun avec une force unique. Pour les tâches de raisonnement avancées, DeepSeek-R1 offre des performances de niveau OpenAI-o1. Pour les applications d'IA à usage général, DeepSeek-V3 offre des capacités de codage et de conversation supérieures, tandis que DeepSeek-VL2 excelle dans la compréhension multimodale efficace. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle DeepSeek pour vos objectifs de développement d'IA spécifiques.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Modèle de raisonnement | $2.18/M tokens | Raisonnement de niveau OpenAI-o1 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | Grand modèle linguistique | $1.13/M tokens | Performances GPT-4.5+ |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | Modèle vision-langage | $0.15/M tokens | IA multimodale efficace |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 et DeepSeek-VL2. Chacun de ces modèles s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis en matière de raisonnement, de compréhension générale du langage et d'applications d'IA multimodales.
Pour les problèmes de raisonnement complexes et mathématiques, DeepSeek-R1 est le meilleur choix grâce à son optimisation par apprentissage par renforcement. Pour le codage général, la conversation et l'utilisation d'outils, DeepSeek-V3 excelle avec ses capacités améliorées. Pour les tâches vision-langage nécessitant de l'efficacité, DeepSeek-VL2 offre le meilleur équilibre entre performances et utilisation des ressources.