Deepseek R1T2 est une version améliorée qui introduit un mécanisme de vérification en deux étapes basé sur le modèle d'inférence DeepSeek R1. Il génère d'abord un chemin d'inférence, puis le vérifie indépendamment avec différents paramètres pour améliorer la fiabilité des preuves mathématiques, le raisonnement du code et l'analyse logique. Fournit deux méthodes d'utilisation : conversation Web et API REST.

Deepseek R1T2 — Modèle d'inférence amélioré de vérification en deux étapes et plate-forme API

Paramètres et statistiques de base

Basé sur les capacités de raisonnement efficaces de DeepSeek R1, Deepseek R1T2 ajoute une étape de vérification indépendante : le modèle génère d'abord un chemin d'inférence (échantillonnage standard avec température = 0,6), puis vérifie indépendamment chaque étape de la conclusion d'inférence avec des paramètres plus déterministes (température = 0,1, décodage glouton), marque les nœuds à faible confiance et génère le résultat final. Ce mécanisme améliore la fiabilité des résultats d'environ 8 à 15 points de pourcentage sur l'ensemble de tests de raisonnement mathématique interne.

Projet	Spécifications
Nom du modèle/API	Recherche profonde R1T2
Type de produit	Modèle d'IA/API
Formulaire de livraison	Conversation Web / API REST
Longueur du contexte	Non divulgué (basé sur la base R1, se référer à la norme R1)
Échelle des paramètres	Basé sur DeepSeek R1 (MoE, activation ~ 37B/total des paramètres 671B)
Prise en charge modale	texte
Compétences de base	Raisonnement profond, résolution mathématique, analyse logique, raisonnement de code
Modèle de tarification	Par jeton / abonnement
Licence open source	Non divulgué

Interprétation des paramètres de base : le modèle est basé sur l'architecture MoE de DeepSeek R1 (les paramètres d'activation sont d'environ 37 B) et le mécanisme de vérification en deux étapes augmente le délai de raisonnement et la consommation de jetons d'environ 40 à 60 %. Les performances réelles doivent être basées sur des références officielles et la documentation de l'API.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Après son lancement, les modèles de la série DeepSeek R1 ont reçu une large attention en raison de leurs excellentes capacités d'inférence et de leurs coûts extrêmement élevés. Dans les tests de référence de raisonnement mathématique tels que AIME et MATH-500, les performances de la série R1 sont comparables, voire meilleures, à celles de certains modèles à source fermée, et le prix API ne représente qu'un dixième à un vingtième de celui des produits concurrents. En tant que version améliorée, R1T2 améliore encore la fiabilité de sortie grâce à une vérification en deux étapes tout en conservant des avantages en termes de coûts.

À l'heure actuelle, le produit n'a pas divulgué de données vérifiables telles que le nombre d'utilisateurs ou les cas de coopération d'entreprise. Sur le marché des modèles d'inférence d'IA, la série DeepSeek R1 a acquis une bonne réputation et la voie technique de R1T2 est très discutée dans les cercles universitaires et les communautés de développeurs. Il est recommandé de prêter attention à la tendance à la croissance du volume d'appels API et aux performances des listes d'évaluation tierces.

Avantage de coût

Dimension du coût	Descriptif
Côté C/Web gratuit	Inscription sur le site officiel disponible, quota quotidien gratuit (sous réserve de la page en temps réel)
Facturation API par volume	Facturation par Token, le Token supplémentaire généré par la vérification en deux étapes sera inclus dans la facturation en sortie
Forfait d'abonnement	Les frais fixes mensuels incluent le quota, après quoi vous serez facturé selon le principe du paiement à l'utilisation
Coût d'auto-déploiement	On ne sait pas si l'auto-déploiement open source est pris en charge

Par rapport à DeepSeek R1, R1T2 consomme environ 40 à 60 % de jetons en plus en raison de l'étape de vérification. Le prix unitaire de l'API devrait être légèrement supérieur à celui de R1, mais nettement inférieur à celui des produits concurrents dotés des mêmes capacités de raisonnement, tels que OpenAI o1 (le coût estimé est d'environ 5 à 10 % de o1).

Fonctions principales

• Dialogue de raisonnement profond : pour les problèmes nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes (preuve mathématique, raisonnement logique, planification et résolution), générez des chaînes de raisonnement structurées et auto-vérifiez aux étapes clés. Chaque étape de la chaîne de raisonnement est marquée par un niveau de confiance (élevé/moyen/faible), et les étapes de faible confiance incitent l'utilisateur à se concentrer ou à réviser manuellement.
• Raisonnement et débogage de code : fournit des déductions étape par étape pour des scénarios tels que la dérivation de la complexité temporelle d'algorithmes complexes, l'analyse des blocages de scénarios simultanés et le suivi du flux d'exécution récursif.
• Mode de vérification en deux étapes : fonctionnalité de différenciation essentielle. Générez d’abord la chaîne de raisonnement (température = 0,6), puis vérifiez indépendamment la conclusion de chaque étape avec une température plus basse (0,1) et différents modèles d’invite. Les réussites de vérification sont marquées en vert, les incertitudes en jaune et les échecs de vérification en rouge.
• Sortie structurée : les résultats d'inférence prennent en charge la sortie JSON/Markdown et les résultats mathématiques prennent en charge les formules LaTeX. Configurable s'il faut inclure la chaîne complète de raisonnement ou renvoyer uniquement la conclusion vérifiée.
• Capacité d'intégration API : l'interface API RESTful prend en charge les requêtes et le traitement par lots, et la liste de questions entrantes renvoie la chaîne de raisonnement et les résultats de vérification de chaque élément.

Evolution du modèle et de la version

Version	Dates	Changements clés
1.0 (bêta publique)	2026-07-14	Mécanisme d'inférence de vérification en deux étapes, intégration API, marquage de confiance, sortie structurée
0,9 (tôt)	~2026-07	Vérification de la fonction de raisonnement de base, capacités de dialogue de base

Le produit est construit sur la base du modèle DeepSeek R1 et la principale amélioration réside dans l'introduction de la couche de vérification d'inférence. L'indicateur d'observation clé de l'évolution des versions est l'amélioration de la précision des questions du concours de mathématiques et des questions du concours de programmation.

Avantages techniques

• Architecture de raisonnement et de vérification en deux étapes : Une fois la chaîne de raisonnement standard générée (température=0,6), l'étape de vérification indépendante vérifie chaque étape avec différents paramètres (température=0,1, décodage glouton) pour réduire le biais de vérification causé par « l'homogénéisation de la pensée ». La co-conception en deux étapes améliore la fiabilité des résultats d'environ 8 à 15 points de pourcentage par rapport à l'inférence en une seule étape, mais augmente le temps d'inférence d'environ 40 à 60 %.
• Moteur d'inférence efficace : héritant de l'architecture MoE de DeepSeek R1 (paramètres d'activation d'environ 37 B/paramètres totaux 671B), le coût d'inférence est d'environ 5 à 10 % d'OpenAI o1 avec la même précision.
• Visualisation du processus de raisonnement : La chaîne de raisonnement est affichée dans une structure arborescente ou en chaîne, et les nœuds clés incluent des conclusions intermédiaires, des conditions connues et des règles de raisonnement. La transparence a une valeur unique dans les scénarios d’éducation et de recherche.
• Compatibilité écologique : L'interface API est compatible avec le style OpenAI, ce qui facilite la migration depuis d'autres modèles. Prend en charge les cadres d'inférence traditionnels et l'intégration de la chaîne d'outils.

Limites et restrictions d'adaptation

• Scénarios d'utilisation recommandés : preuves mathématiques et résolution de problèmes de compétition, dérivation d'algorithmes complexes de complexité temporelle/espace, analyse de blocage/course de systèmes concurrents et distribués, dérivation et vérification de formules d'articles académiques, affichage du processus de raisonnement dans des scénarios éducatifs.
• Non recommandé : conversations en temps réel sensibles à la latence et appels API à haute fréquence (l'étape de vérification ajoute 40 à 60 % de latence) ; la sécurité des personnes et des biens, les décisions de justice ou les scénarios de prise de décision financière majeure qui nécessitent une précision à 100 % ; Questions et réponses sur les connaissances du domaine ouvert.
• Limites connues : La consommation supplémentaire de jetons de la vérification en deux étapes augmente considérablement le coût ; la phase de vérification utilise la même base de modèle que la phase de génération, et les angles morts ou biais de connaissance du modèle de base lui-même peuvent ne pas être découverts ; l'entrée multimodale n'est pas prise en charge.

Comment utiliser

Entrée	Comment utiliser
Conversation Web	Visitez le site officiel → S'inscrire → Sélectionnez le modèle R1T2 → Entrez une question
Interface API	Obtenir la clé API → Appeler l'API REST → Recevoir la chaîne d'inférence + les résultats de vérification

Exemple d'appel API typique (basé sur une interface compatible OpenAI) :

depuis openai importer OpenAI
client = OpenAI(api_key="<votre_clé>", base_url="https://api.deepseek-r1t2.com")
réponse = client.chat.completions.create(
    modèle="deepseek-r1t2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Preuve : la racine 2 est un nombre irrationnel"}],
    température = 0,6,
    max_tokens=4096
)
imprimer(response.choices[0].message.content)

Prix des produits

Éléments de facturation	Prix ​​
Quota gratuit Web	Certains quotas quotidiens (sous réserve de la page en temps réel)
Jeton d'entrée API	Non divulgué (devrait être légèrement supérieur à R1, nettement inférieur à o1)
Jeton de sortie API	Non divulgué (un jeton supplémentaire de vérification en deux étapes est inclus dans la sortie)
Forfait d'abonnement	Non divulgué

Les informations sur les prix sont soumises à la page officielle de tarification en temps réel et il peut y avoir des différences selon les régions. La consommation accrue de jetons liée à la vérification en deux étapes doit être prise en compte lors de l’évaluation des coûts.

Scénarios d'application

• Assistance à la recherche académique : les chercheurs utilisent R1T2 pour effectuer une vérification auxiliaire des déductions mathématiques et des arguments logiques. Méthode de vérification : sélectionnez des questions de preuve mathématique avec des conclusions connues et comparez la cohérence de la chaîne de raisonnement de l'IA avec la réponse standard.
• Développement et révision d'algorithmes complexes : les développeurs utilisent R1T2 pour analyser les possibilités de blocage et la sécurité de la mémoire avant d'implémenter des structures de données simultanées personnalisées. Méthode de vérification : préparez un ensemble d'implémentations d'algorithmes connues pour comporter des bogues et vérifiez si l'IA peut identifier des liens d'erreur spécifiques dans la chaîne de raisonnement.
• Éducation et formation : les enseignants démontrent la chaîne de raisonnement de l'IA comme outil pédagogique pour aider les élèves à comprendre « pourquoi » plutôt que « quoi ». Méthode de vérification : comparez la sortie de la norme R1 avec la sortie de R1T2 avec des indicateurs de vérification sur le même problème.
• Logique de décision automatisée : les entreprises intègrent R1T2 dans les processus métier tels que le raisonnement des règles de contrôle des risques et l'inspection de conformité via des API.

Personnes concernées

• Chercheurs et universitaires : besoin de l'aide de l'IA pour un raisonnement et une argumentation complexes. Limite inadéquate : la recherche professionnelle qui a des exigences extrêmement élevées en matière de connaissance approfondie du domaine du modèle doit être combinée avec des outils spécifiques au domaine.
• Ingénieur logiciel senior : Gère les décisions complexes en matière de conception d'algorithmes et d'architecture système. Limite inadaptée : le développement quotidien de CRUD ne nécessite pas de raisonnement approfondi et il est plus rentable d'utiliser des modèles standard.
• Data Analyst : Tirer des conclusions et vérifier des hypothèses à partir de données complexes. Limite inadaptée : des tâches statistiques simples peuvent utiliser directement des modèles conventionnels.
• Étudiants et auto-apprenants : Démontrer une compréhension assistée grâce à des processus de raisonnement. Misfit Boundary : il ne faut pas se fier de manière excessive au raisonnement de l'IA.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	Recherche profonde R1T2	DeepSeek R1 (standard)	OpenAI o1
Mécanisme de vérification des inférences	✅ Vérification en deux étapes (génération + vérification)	❌ Raisonnement en une seule étape	❌ Raisonnement en une seule étape
Précision de l'inférence (tests internes)	8 à 15 % supérieur à R1	Référence	Proche du R1
Latence d'inférence	1,4-1,6x de R1	1x	Similaire
Consommation de jetons	1,4-1,6x de R1	1x	Supérieur
Tarification des API	Attendu 1,2-1,5x R1	Très faible	Élevé
Visualisation du processus de raisonnement	✅ Chaîne de raisonnement + marque de confiance	✅ Chaîne de raisonnement	❌ Limité
Source ouverte	Inédit	✅MIT	❌

Résumé et Outlook

Deepseek R1T2 s'appuie sur les capacités de raisonnement efficaces de DeepSeek R1 et pousse la fiabilité des sorties à un niveau supérieur grâce à un mécanisme de vérification en deux étapes. Sa valeur fondamentale réside dans la fourniture d’une solution d’IA rentable et hautement fiable pour les scénarios nécessitant un raisonnement précis.

Avantages actuels : L'architecture de vérification en deux étapes augmente la précision des résultats de 8 à 15 % ; hérite du raisonnement efficace du MoE basé sur la base R1, et le coût est toujours bien inférieur à celui des produits concurrents ; le processus de raisonnement est totalement transparent et adapté aux scénarios d’enseignement et de recherche.

Limites actuelles : la vérification en deux étapes augmente la latence et la consommation de jetons de 40 à 60 % ; la vérification et la génération utilisent le même modèle de base, et les angles morts des connaissances de la base elle-même ne peuvent pas être découverts ; le nombre d'utilisateurs du produit et les cas d'entreprise ne sont pas divulgués ; l'entrée multimodale n'est pas prise en charge.

Observations de suivi : Si l'indépendance de la couche de vérification peut être étendue à d'autres modèles de base ; stratégie de tarification des produits et progrès de la commercialisation ; évaluation par un tiers des avantages réels de la vérification en deux étapes par la communauté et les cercles universitaires.

Évaluation des risques d'acquisition/d'adoption : le risque pour les utilisateurs individuels et universitaires avec l'essai gratuit de quotas est extrêmement faible. Il est recommandé aux entreprises d'évaluer : utiliser des exemples de questions représentatifs pour comparer la différence de précision entre R1T2 et la norme R1 ; évaluer si l'augmentation du temps de réponse se situe dans une plage acceptable dans des scénarios sensibles à la latence ; confirmer les conditions de traitement des données et le SLA de l'API.

Outils associés : Recherche profonde, ChatGPT

Informations de version

• Version bêta publique ：Une version améliorée du raisonnement de vérification en deux étapes basée sur DeepSeek R1, prenant en charge le dialogue de raisonnement approfondi, le raisonnement de code et l'intégration d'API. （2026-07-14）
• version antérieure ：Il s'agit d'une première version d'essai, dont l'orientation principale est cohérente avec la version actuelle. （2026-07-14）