DeepSeek est un grand modèle open source et développé indépendamment par DeepSeek, une filiale de Magic Square Quantitative, qui se concentre sur la recherche et le développement de modèles et de technologies sous-jacents pour l'intelligence artificielle générale (AGI). Il a lancé plusieurs modèles open source tels que DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1, qui évaluent respectivement GPT-4o et OpenAI o1, et fonctionnent bien en termes de capacités de raisonnement, de mathématiques et de programmation. Premier modèle open source à offrir des capacités de raisonnement de haut niveau à un coût très faible, ses applications couvrent des domaines tels que le dialogue intelligent, la génération de texte, la génération de code, la recherche sur Internet et la réflexion approfondie.

DeepSeek — Recherche approfondie de grands modèles open source et plateforme API

Paramètres et statistiques de base

La dernière série V4 de DeepSeek propose deux gammes de produits sous la même architecture : la version Pro axée sur les performances et la version Flash axée sur la rentabilité. Les deux partagent la fenêtre contextuelle de 1 million de jetons et la sortie maximale de 384 000 jetons, mais le gradient est réparti en termes d'échelle de paramètres, de densité d'activation et de volume de données d'entraînement, formant une stratégie de couverture complémentaire.

Projet	Spécifications
Nom du modèle/API	Série DeepSeek V4
Développeur	Hangzhou Recherche approfondie Intelligence artificielle Basic Technology Research Co., Ltd.
Type de produit	Modèle d'IA/API
Formulaire de livraison	API / Conversation Web (chat.deepseek.com) / Application iOS et Android / Poids du modèle open source
Longueur du contexte	1 million de jetons
Sortie maximale	384 000 jetons
Échelle des paramètres	Pro : 1,6T paramètres totaux (activé ~49B) / Flash : 284B paramètres totaux (activé ~13B)
Architecture	Modèle expert hybride (MoE) + Attention hybride (Attention hybride)
Prise en charge modale	Texte, code, image (VLM de base), fichier (PDF/Word/Excel/PPT/TXT)
Langues prises en charge	Chinois, Anglais
Cadre de sécurité	Open Source + Filtrage de contenu
Modèle de tarification	Le côté C est entièrement gratuit ; L'API est à un prix très bas basé sur le volume
Licence Open Source	MIT
TTFT (référence)	V4-Flash ~200-400 ms / V4-Pro ~400-800 ms (échantillonnage tiers)

Signification réelle de l'amélioration de l'efficacité : lors du traitement du contexte 1M, les besoins en puissance de calcul (FLOP) de V4-Pro ne représentent que 27 % de la génération précédente V3.2, et l'occupation du cache KV n'est que de 10 % ; les deux indicateurs du V4-Flash sont aussi bas que 10 % et 7 %. Cela signifie que dans les mêmes conditions matérielles, la série V4 peut héberger des conversations plus longues et des analyses de documents plus volumineuses sans atteindre le plafond de mémoire vidéo. Pour les appelants d’API à haute fréquence, cela se traduit directement par un coût unitaire inférieur et moins de tentatives d’expiration de délai.

Trois niveaux de conception d'intensité de raisonnement : fournit trois niveaux de modes de raisonnement : Non-pensée (mode direct), Think High (réflexion approfondie régulière) et Think Max (réflexion approfondie maximale). Le mode direct convient aux tâches sensibles aux délais telles que la recherche et la traduction d'informations ; le mode réflexion profonde libère la limite supérieure des capacités dans des scénarios tels que les preuves mathématiques, la programmation de compétitions et le raisonnement logique qui nécessitent un raisonnement en chaîne progressif. Le nombre de jetons de sortie de Think Max est environ 3 à 8 fois supérieur à celui de Non-think. L'impact financier doit être évalué à l'avance lors de l'appel de l'API.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Le volume de marché de DeepSeek présente une double tendance : « les sujets de la face C fluctuent et les sujets de la face B continuent de pénétrer ».

Marché côté C : lors de la Fête du Printemps 2025, le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens de DeepSeek a dépassé les 30 millions, devenant ainsi l'application d'IA la plus rapide de l'histoire à atteindre cette étape, et ses téléchargements ont dépassé Doubao pour figurer en tête de la liste gratuite. Mais ensuite, l'activité de l'APP a chuté et certains utilisateurs ont signalé que le modèle avait des problèmes de sortie « hallucinatoire » et de « saveur IA » excessive. Le profil des utilisateurs principaux est orienté vers les personnes actives âgées de 25 à 44 ans dans les villes de haut niveau.

Marché côté B : selon des informations publiques, plus de 30 000 entreprises se sont connectées au modèle DeepSeek, couvrant 12 domaines industriels tels que la finance, les soins médicaux, l'industrie et les affaires gouvernementales. Des entreprises publiques telles que China UnionPay et National Pipeline Network Group ont introduit des modèles dans leurs processus commerciaux de base tels que le marketing, la réglementation intelligente et les audits de sécurité des pipelines. Le principal moteur de l’adoption du côté B est l’avantage en termes de coûts des prix des API qui sont 10 à 100 fois inférieurs à ceux des produits concurrents et la flexibilité de conformité de l’auto-hébergement open source.

Performances de référence du secteur : des évaluations tierces montrent que V4-Pro a atteint le meilleur niveau des modèles open source dans la dimension des capacités d'agent. L'expérience est meilleure que celle de Claude Sonnet 4.5, et la qualité de livraison est proche du mode sans réflexion de Claude Opus 4.6. Les performances de raisonnement dépassent tous les modèles open source évalués publiquement et sont comparables aux meilleurs modèles fermés au monde dans des tâches telles que les mathématiques, les STEM et le code de compétition. Mais il est encore légèrement inférieur à Gemini-3.1-Pro en termes de couverture mondiale des connaissances.

Avantage de coût

L'avantage en termes de coûts de DeepSeek ne réside pas dans une promotion périodique, mais dans une réduction systématique des coûts obtenue grâce à l'innovation architecturale et à l'ingénierie technique. Il fait passer le prix d'appel des grands modèles de « plusieurs dizaines de dollars par million de jetons » à l'ordre de « quelques yuans par million de jetons ».

Côté C : entièrement gratuit et illimité. La version web et l'application officielle sont gratuites et ouvertes à tous les utilisateurs, sans limite de nombre d'utilisations ni de tours de conversation.

Comparaison approfondie des prix des API :

Type de service	Composants	DeepSeek-V4-Flash	DeepSeek-V4-Pro (25 % de réduction)	GPT-5.5 Pro (prix de référence)
Entrée	Accès au cache	0,02 yuans/million de jetons	0,025 yuans/million de jetons	~3,4 yuans/million de jetons
	Manque de cache	1 yuan/million de jetons	3 yuans/million de jetons	~210 yuans/million de jetons (30 $)
Sortie	—	2 yuans/million de jetons	6 yuans/million de jetons	~1 260 yuans/million de jetons (180 $)

Impact en chaîne de l'avantage de coût : le coût de la formation initiale de la V2 n'était que de 4,6 millions de dollars américains, ce qui représente un avantage de deux ordres de grandeur par rapport au GPT-4 (environ 78 millions) et au GPT-4o (environ 120 millions). Les faibles coûts de formation permettent à DeepSeek de proposer des mises à jour de versions majeures tous les 2 à 3 mois.

Considérations relatives aux coûts de déploiement en entreprise/privatisé : niveau de licence open source (MIT), les coûts d'infrastructure doivent être supportés par vous-même. V4-Flash peut exécuter l'inférence sur une seule carte A100-80G, mais les scénarios à forte concurrence nécessitent toujours un cluster multi-cartes. Le coût total de l'entreprise doit être comparé de manière exhaustive aux « frais annuels de l'API par rapport au coût total de possession sur trois ans d'un déploiement privatisé », et le coût de mise à jour causé par l'itération de la version du modèle doit être pris en compte.

Scénario détaillé de déduction des coûts : en prenant comme exemple une application SaaS qui traite 2 millions de jetons d'entrée + 800 000 jetons de sortie par jour (comme le service client IA, la plateforme de génération de contenu), la comparaison mensuelle des coûts en utilisant différents modèles est la suivante :

Scène	DeepSeek V4-Flash	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonnet 4.5
Montant mensuel du jeton d'entrée	60 millions	60 millions	60 millions	60 millions
Montant du jeton de sortie mensuel	24 millions	24 millions	24 millions	24 millions
Frais API mensuels (estimés)	~84 yuans	~252 yuans	~7 200 $ (environ 50 000 yuans)	~1 200 $ (environ 8 400 yuans)
Coût annuel	~1 008 yuans	~3 024 yuans	~600 000 yuans	~100 000 yuans
Multiple DeepSeek relatif	1x	3x	~600x	~100x

Les estimations ci-dessus sont basées sur les prix publics. Les coûts réels varient en fonction des taux de réussite du cache, des remises sur volume et des différences régionales. Cette comparaison ne prend pas en compte les différences de qualité de sortie. Si le scénario d'application requiert une qualité créative de niveau GPT-5.5 Pro, utiliser uniquement la comparaison des coûts pour prendre une décision de sélection peut être trompeur.

Divulgation des risques : La durabilité du modèle gratuit côté C dépend de la capacité à subventionner de manière croisée la publicité, les services d'entreprise et les revenus des API. Si la stratégie de subvention est ajustée, cela peut affecter la disponibilité et la qualité de réponse des services du côté C. Le contrôle de la fréquence des API et les SLA ne sont pas suffisamment transparents, ce qui peut présenter des risques pour les principaux scénarios commerciaux. Les restrictions de contrôle de fréquence et les tarifs différenciés dans les scénarios à haute fréquence doivent être communiqués à l’avance à l’entreprise. De plus, en tant qu'entreprise chinoise, les services API de DeepSeek peuvent être limités par les retards du réseau transfrontalier et les exigences de conformité, et les développeurs étrangers doivent évaluer la disponibilité des nœuds d'accélération régionaux.

Fonctions principales

• Contexte extra long (1 million de jetons) : la capacité la plus différenciée de la série V4. Il peut traiter simultanément des textes aussi volumineux que la trilogie « Trois corps » et convient à l'analyse de documents ultra-longs, aux audits de base de code à grande échelle et à la compréhension globale de l'historique des conversations complexes. Divulgation limitée : plus le contexte est long, plus la latence d'inférence et la surcharge du cache KV sont importantes. Il est recommandé d'utiliser une fenêtre contextuelle inférieure à 128 Ko pour les tâches quotidiennes et d'activer le mode 1M pour les scènes qui nécessitent réellement une corrélation entre chapitres. Dans des scénarios extrêmes avec un contexte de 1 million, le délai du premier mot peut atteindre 3 à 5 secondes.

• Recherche en ligne : dépassez la limite de connaissances des données d'entraînement statiques et obtenez les dernières informations en temps réel. Les résultats de la recherche sont injectés comme contexte dans le processus d'inférence du modèle. La précision des citations de la série V4 est améliorée par rapport à la série V3, mais il est toujours recommandé d'effectuer une vérification secondaire des faits clés.

• Téléchargement de fichiers et traitement multimodal : prend en charge PDF, Word, Excel, PPT, TXT et les images. Les PDF tabulaires et les documents numérisés reposent principalement sur la compréhension du texte après OCR, et il reste encore des progrès à faire dans la capacité à restaurer des structures de tableaux complexes. La compréhension des images convient à l'interprétation de graphiques et à la reconnaissance d'objets, mais ne convient pas à la restauration fine d'une mise en page.

• Capacités d'agent intelligent : niveau SOTA de capacités d'agent dans le modèle open source, prenant en charge l'appel de fonctions, la planification de tâches en plusieurs étapes et l'orchestration de flux de travail. Dans les scénarios d'agent, il est recommandé d'utiliser le mode Think High pour équilibrer la qualité de la planification et la vitesse de réponse.

• Mode réflexion : Trois niveaux de profondeur de raisonnement réglable. La non-pensée convient aux tâches déterministes ; Think High convient au raisonnement quotidien ; Think Max convient aux scénarios tels que les preuves mathématiques et la programmation compétitive qui nécessitent des chemins de raisonnement exhaustifs.

• Context Caching : la série V4 prend en charge la mise en cache côté serveur, ce qui réduit considérablement la latence et les coûts lors de la répétition du même contenu de préfixe. Il convient aux scénarios de production dans lesquels l'invite système est corrigée. Le taux de réussite diminue lorsque le contenu dynamique change fréquemment.

Evolution du modèle et de la version

Série V2 : pose des fondations de l'architecture du MoE (2024-05 à 2024-12)

• DeepSeek-V2 (2024-05) : introduction officielle de l'architecture MoE
• DeepSeek-V2.5 (2024-09) : intégration des fonctionnalités de chat et de codeur
• DeepSeek-V2.5-1210 (2024-12) : stabilité et polyvalence des tâches améliorées

Séries V3 et R1 : amélioration de l'inférence et saut d'échelle (2024-12 à 2025-12)

• DeepSeek-V3 (2024-12-26) : modèle de base 671B MoE, prédiction multi-jetons (MTP)
• DeepSeek-R1 (20/01/2025) : produit phare spécialisé dans l'inférence, pilote RL, déclenchant des discussions sur les routes d'inférence RL pures
• DeepSeek-V3-0324 (2025-03-24) : Optimisation générale du raisonnement, du code et de l'écriture chinoise
• DeepSeek-R1-0528 (2025-05-28) : pipeline RL AIME 2025 considérablement amélioré et plus efficace
• DeepSeek-V3.1 (2025-08-21) : architecture d'inférence hybride, contexte 128K
• DeepSeek-V3.1-Terminus (2025-09-22) : cohérence du langage + optimisation des capacités de l'agent
• DeepSeek-V3.2-Exp (2025-09-29) : version expérimentale avec une attention éparse
• DeepSeek-V3.2 (01/12/2025) : base de connaissances mise à jour en mai 2025

Série V4 : Reconstruction d'architecture et contexte ultra-long (2026-04 au présent)

• DeepSeek-V4-Pro Preview (2026-04-24) : paramètres totaux de 1,6T (activation 49B), architecture d'attention hybride
• DeepSeek-V4-Flash Preview (2026-04-24) : 284B de paramètres au total (13B activés), une seule carte A100 peut fonctionner

Mappage des points de terminaison de l'API

temps	recherche profonde-chat	raisonneur de recherche profonde
À partir du 2026-04-24	Pointez vers V4-Flash sans réfléchir	Pointez vers la pensée V4-Flash

DeepSeek a été créé en 2023-07 et a publié son premier grand modèle, DeepSeek LLM, en 2024-01.

Avantages techniques

• MoE Innovative Routing : V4-Pro a un paramètre total de 1,6 T mais n'active qu'environ 49 B par inférence (taux d'activation d'environ 3 %). Lors du raisonnement, seul un « petit nombre de combinaisons expertes » est utilisé pour répondre aux questions, et des paramètres massifs stockent une répartition plus large des connaissances. Divulgation restreinte : pour les problèmes à longue traîne qui nécessitent l'intersection de connaissances multi-domaines, la stratégie de routage peut manquer d'experts pertinents, ce qui est une raison technique potentielle pour laquelle la dimension « connaissance du monde » est légèrement inférieure au modèle à source fermée.

• Architecture d'attention hybride : une avancée majeure dans la série V4. Grâce à la combinaison de CSA (Compressed Sparse Attention) et HCA (Heavy Compression Attention), la quantité de calcul et l'utilisation de la mémoire sont réduites à 10 % à 27 % de l'attention totale traditionnelle dans un contexte ultra-long de 1 M. Les documents très longs qui nécessitaient auparavant un A100 à 8 cartes peuvent désormais être traités sur une seule carte.

• Innovation en matière d'efficacité de la formation : l'objectif d'entraînement de prédiction multi-jetons (MTP) augmente la densité du signal d'entraînement ; L'entraînement à précision mixte FP8 réduit de près de moitié l'utilisation de la mémoire et le volume de calcul ; GRPO (Group Relative Policy Optimization) simplifie le pipeline de formation RL et ne s'appuie pas sur le modèle Critic.

• Adaptation en profondeur de la puissance de calcul nationale : une collaboration approfondie avec le NPU Ascend de Huawei a été réalisée, et la formation et l'inférence complètes du processus peuvent être effectuées sur la plate-forme Ascend. Cela revêt une grande importance pour des secteurs tels que les affaires gouvernementales, la finance et l’énergie, qui ont des besoins de substitution localisés. Divulgation restreinte : le débit d'inférence et la stabilité sur l'Ascend 910B sont toujours plus faibles que ceux des GPU NVIDIA de la même génération. Les entreprises doivent effectuer des tests de résistance basés sur la charge réelle lors de la sélection des modèles.

Limites et restrictions d'adaptation

• Scénarios d'utilisation recommandés : Génération et révision de code (programmation compétitive, algorithmes complexes), mathématiques et raisonnement STEM, application d'agent (appel de fonction), analyse de documents ultra-longs (contexte 1M), questions-réponses générales avec priorité à la rentabilité.
• Scénarios non recommandés : rédaction de marque qui nécessite une originalité extrêmement élevée dans le style de sortie (le « naturel » de l'écriture créative est plus faible que celui de la série Claude) ; scénarios de résumé d'actualités qui nécessitent une actualité extrêmement stricte des connaissances en temps réel (nécessite une coopération avec la recherche en ligne) ; Questions et réponses sur les connaissances à longue traîne qui nécessitent une précision factuelle à 100 % (la précision de la couverture mondiale des connaissances est inférieure à celle de Gemini-3.1-Pro).
• Limites connues : l'activité du côté C a chuté après l'épidémie et l'adhésivité du produit doit être vérifiée ; Le contrôle de la fréquence des API et la transparence des SLA ne suffisent pas ; les délais de raisonnement des scènes à contexte long doivent encore être optimisés ; Le modèle gratuit côté C n'a aucune garantie SLA et des retards de réponse peuvent survenir pendant les heures de pointe.

Comment utiliser

Comment utiliser	Convient aux personnes	Caractéristiques	Coût
Version Web	Tous les utilisateurs	chat.deepseek.com, pas besoin de s'inscrire pour discuter directement	Entièrement gratuit
Application mobile	Utilisateurs mobiles	iOS/Android, prend en charge la saisie vocale	Totalement gratuit
Appels API	Développeurs et entreprises	platform.deepseek.com Créer une clé API	Paiement à l'utilisation
Déploiement privé	Exigences élevées en matière de conformité des données	Licence MIT modèle open source, auto-hébergement	Infrastructure + exploitation et maintenance

Démarrage rapide de l'API (interface compatible OpenAI) :

depuis openai importer OpenAI

client = OpenAI(api_key="<VOTRE_API_KEY>", base_url="https://api.deepseek.com")
réponse = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    message=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant de code professionnel."},
        {"role": "user", "content": "Tri rapide à l'aide de Python."}
    ],
    température = 0,7, max_tokens = 4096, flux = True
)
pour chunk en réponse :
    si chunk.choices[0].delta.content :
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Paramètres clés : « température » 0,0-1,0 (code 0,1-0,3, création 0,7-0,9) ; max_tokens jusqu'à 384 Ko ; stream=True réduit le délai du premier mot ; response_format={"type":"json_object"} force JSON.

Prix des produits

Niveau	Prix ​​	Quota/Contenu
Côté C gratuit	0 ¥	Utilisation illimitée de la version Web et de l'application
Quota gratuit d'API	0 ¥	100 000 appels par mois (environ 10 millions de jetons d'entrée)
API en volume (V4-Flash)	Le cache a atteint 0,02 yuans/sortie 2 yuans	par million de jetons
API en volume (25 % de réduction pour V4-Pro)	Cache atteint 0,025 yuans/sortie 6 yuans	par million de jetons
Privatisation d'entreprise	Matériel + Opérations	MIT Open Source, sans frais de licence

Les frais mensuels d'utilisation de V4-Flash pour des applications légères (entrée quotidienne moyenne de 1 million de jetons/500 000 jetons de sortie) sont d'environ 60 RMB. Le prix de location mensuel du serveur 8 × A100-80G est d'environ 50 000 à 80 000 yuans.

Scénarios d'application

• Finance et contrôle des risques : des entreprises publiques telles que China UnionPay ont investi dans la rédaction marketing et le service client intelligent. Les avantages de la série R1 en matière de raisonnement logique conviennent aux examens de conformité : comparaison des termes du contrat et identification des modèles de transactions anormaux. Conseils de mise en œuvre : Les scénarios financiers ont des exigences extrêmement élevées en matière de précision des résultats. Les résultats du modèle sont utilisés comme référence auxiliaire et des points de révision manuelle sont nécessaires pour les jugements clés.
• Exploration géologique et énergie : le National Pipeline Network Group est utilisé dans l'extraction d'informations de rapports géologiques et l'interprétation d'images de télédétection. La précision de l'extraction des informations atteint 83 % et le temps de tri manuel est réduit de plus de 60 %. Conseils de mise en œuvre : Les termes géologiques sont denses, il est donc recommandé d'injecter un vocabulaire de domaine dans l'invite.
• Affaires gouvernementales et Smart Office : Aide à la rédaction de documents officiels, génération automatique de propositions d'avis et analyse comparative de documents politiques. L'adaptation de la puissance de calcul nationale constitue un élément de compétitivité essentiel dans les scénarios d'affaires gouvernementales : un déploiement complet peut être réalisé sur la plate-forme Shengteng pour répondre aux exigences de conformité de Xinchuang.
• Développement de logiciels et productivité personnelle : génération de code, réalisation de tests unitaires, analyse des exceptions de journal. La fenêtre contextuelle 1M convient à l’audit de grandes bases de codes. Conseils de mise en œuvre : le mode Think High est recommandé pour les scénarios de génération de code.

Personnes concernées

• Utilisateurs individuels et passionnés de technologie : version Web ou application gratuite. Limite inappropriée : les utilisateurs qui ont de fortes exigences personnalisées en matière de styles de réponse, ou les utilisateurs qui ont des exigences de confidentialité extrêmement élevées, doivent envisager des API payantes ou un auto-déploiement.
• Étudiants & Chercheurs : 1M Contexte adapté aux revues de littérature longues. Limite inappropriée : le format de citation des articles universitaires doit être vérifié manuellement élément par élément, et les citations de sortie du modèle peuvent être inexactes.
• Développeurs et équipes de startup : les API et les pondérations open source peuvent être intégrées à faible coût. V4-Flash peut être exécuté sur une seule carte pour abaisser le seuil matériel. Recommandation : Vérifiez d'abord le concept du produit avec l'API, puis décidez si vous souhaitez passer à l'auto-hébergement en fonction du modèle de coût. Faites attention aux limitations du contrôle de fréquence et à la compatibilité de commutation de version du modèle.
• Entreprises et moyennes et grandes organisations : le déploiement privé répond aux besoins de souveraineté et de conformité des données. Conditions préalables d'achat : il doit y avoir une orientation claire pour la mise en œuvre de l'IA et des indicateurs d'efficacité quantifiables. Avant d'acheter, confirmez les conditions de licence commerciale, les capacités de prise en charge GPU et la rétrocompatibilité des versions du modèle.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions comparatives	DeepSeek V4 Pro	GPT-5.5 Pro	Claude Sonnet 4.5	Gémeaux 3.1 Pro
Développeur	Recherche approfondie	OpenAI	Anthropique	Google
Longueur du contexte	1M	256 Ko	200 000	2M
Échelle des paramètres (activation)	1.6T (49B)	Non divulgué	Non divulgué	Non divulgué
Multimodal	✅ VLM de base	✅	❌	✅
Capacités de l'agent (modèle open source)	SOTA	N/A (source fermée)	N/A (source fermée)	N/A (source fermée)
Profondeur du raisonnement (Mathématiques/Code)	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Qualité de l'écriture créative	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
Couverture mondiale des connaissances	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Tarification des API	⭐⭐⭐⭐⭐ (Très faible)	⭐⭐ (Élevé)	⭐⭐⭐ (Moyen)	⭐⭐⭐⭐ (Faible)
Ouvert	✅MIT	❌	❌	❌
Adaptation de la puissance de calcul domestique	✅Shengteng	❌	❌	❌

Suggestions de sélection : Pour les scénarios dans lesquels le budget est extrêmement sensible ou où une puissance de calcul auto-hébergée/domestique est requise, DeepSeek est le meilleur choix ; pour une qualité d'écriture créative extrême, donner la priorité à l'évaluation de Claude ; pour la plus grande fenêtre contextuelle (2M), Gemini est le seul choix ; pour l'écologie et la chaîne d'outils les plus matures, la série GPT reste une marque sûre.

Résumé et Outlook

DeepSeek a établi une position concurrentielle unique dans le domaine des grands modèles d'IA en Chine grâce à une stratégie combinée « d'innovation architecturale favorisant la réduction des coûts, de stratégie open source pour étendre la couverture écologique et de versions doubles pour répondre aux besoins hiérarchiques » - ce n'est pas le modèle avec le plus de paramètres, mais il est probable qu'il s'agisse du modèle avec le rendement par unité de puissance de calcul le plus élevé.

Principaux avantages : La série V4 a atteint le meilleur niveau des modèles open source en termes de capacités de raisonnement, de codage et d'agent ; le prix de l'API est 10 à 100 fois inférieur à celui des produits concurrents internationaux ; la stratégie du tout gratuit du côté C réduit le coût de l’éducation au marché ; Plus de 30 000 entreprises du côté B y ont accédé pour vérifier la disponibilité de la production ; L'adaptation de la puissance de calcul nationale offre une valeur de conformité irremplaçable pour la pénétration du marché des gouvernements et des entreprises.

Limites actuelles : La précision de la couverture mondiale des connaissances est toujours inférieure à celle du meilleur modèle à source fermée ; L'activité du côté C a chuté après l'épidémie et l'adhésivité du produit doit être vérifiée ; Le contrôle de la fréquence des API et la transparence des SLA ne suffisent pas ; le délai de raisonnement des scènes à contexte long doit encore être optimisé.

Points d'observation de suivi : après la sortie de la version officielle de la V4, peut-elle se rapprocher des produits concurrents à source fermée en termes d'exactitude des connaissances et de capacités créatives ; si le service API introduira une classification de contrôle de fréquence plus détaillée et des nœuds d'accélération régionaux ; si l'écosystème communautaire open source (cadre de réglage fin, outils de déploiement et intégration du cadre d'agent) peut former un volant d'inertie positif.

Évaluation des risques d'approvisionnement/d'adoption : les particuliers et les développeurs peuvent essayer de commettre des erreurs à un coût nul et sans risque substantiel. Les entreprises recommandent de vérifier d'abord les capacités des processus non critiques, puis de les développer progressivement. Avant le déploiement de la privatisation dans les secteurs sensibles à la conformité, le test d'analyse comparative des performances de la plate-forme Shengteng doit être terminé et la clause de mise à jour de la version du modèle doit être inscrite dans le contrat d'approvisionnement afin d'éviter le risque d'interruption des activités causée par le changement de modèle d'API.

Outils associés : Recherche profonde, ChatGPT

Informations de version

• Aperçu de DeepSeek-V4-Pro ：Le modèle phare de l'aperçu V4, avec 1,6T de paramètres totaux (environ 49B activés), représente la limite supérieure des capacités du modèle de base de nouvelle génération. （2026-04-24）
• Aperçu DeepSeek-V4-Flash ：La version préliminaire V4 est un modèle rentable avec 284 milliards de paramètres au total (environ 13 milliards activés), mettant l'accent sur la rentabilité et le débit. （2026-04-24）
• DeepSeek-V3.2 ：Les capacités générales sont encore améliorées, les performances sont comparées à des modèles de pointe et la base de connaissances est mise à jour jusqu'en mai 2025. （2025-12-01）
• DeepSeek-V3.2-Exp ：Itération expérimentale, axée sur la vérification du nouveau mécanisme d'attention clairsemée. （2025-09-29）
• DeepSeek-V3.1-Terminus ：Concentrez-vous sur l'optimisation de la cohérence linguistique (en atténuant la confusion entre le chinois et l'anglais) et les capacités des agents. （2025-09-22）
• DeepSeek-V3.1 ：Présentation d'une architecture de raisonnement hybride pour prendre en charge une réponse rapide et un changement de mode de réflexion approfondie, et le contexte est étendu à 128 Ko. （2025-08-21）
• DeepSeek-R1-0528 ：R1 a été considérablement amélioré, ses capacités de raisonnement ont été considérablement améliorées et ses performances sur les tests mathématiques (tels que AIME 2025) ont été considérablement améliorées. （2025-05-28）
• DeepSeek-V3-0324 ：La V3 est une version légèrement améliorée qui améliore les capacités de raisonnement, de génération de code et d'écriture en chinois. （2025-03-24）
• DeepSeek-R1 ：La version phare de la spécialisation en raisonnement, pilotée par l’apprentissage par renforcement, possède des capacités exceptionnelles en mathématiques, en programmation et en raisonnement logique. （2025-01-20）
• DeepSeek-V3 ：La vitesse de génération du modèle de base 671B MoE est considérablement améliorée par rapport à la V2, jetant ainsi les bases des séries suivantes. （2024-12-26）
• DeepSeek-V2.5-1210 ：La version améliorée ultérieure de la série V2.5 intègre les fonctionnalités de chat et de codeur et continue d'être optimisée. （2024-12-10）
• DeepSeek-V2.5 ：La version fusion de la série V2 intègre les fonctionnalités V2 Chat et Coder V2. （2024-09-01）
• DeepSeek-V2 ：L’une des premières étapes clés est l’introduction formelle de l’architecture MoE, établissant une feuille de route technique pour les évolutions de versions ultérieures. （2024-05-01）