Examen de DeepSeek R1 : Performances dans les benchmarks et les évaluations

Si tu cherches un LLM qui offre des performances similaires à celles du grand modèle linguistique OpenAI-o1 mais qui est beaucoup moins cher, ne cherche pas plus loin que DeepSeek R1. DeepSeek R1 est un LLM entièrement open-source sous licence du MIT (Massachusetts Institute of Technology). Le modèle DeepSeek R1 existe en deux versions différentes, 70b et 32b. Si tu cherches une alternative LLM très performante au modèle OpenAI-o1, nous te recommandons de mettre le modèle DeepSeek R1 sur ton radar. 

Dans cet article, nous allons examiner le modèle DeepSeek R1 et explorer ses caractéristiques. 

Tu es prêt ? 

Plongeons-y !

TL ; DR

• DeepSeek-R1 est un grand modèle linguistique développé et publié par la startup chinoise DeepSeek qui a des performances presque égales à celles du modèle OpenAO-o1.
• Tu peux accéder au modèle DeepSeek R1 via le site officiel de DeepSeek ou GitHub.
• Le modèle DeepSeek R1 a une politique de prix beaucoup plus basse que son concurrent, le modèle OpenAI-o1.
• Le modèle DeepSeek R1 obtient des résultats proches du modèle OpenAI-o1 dans la plupart des benchmarks en termes de langage naturel, de mathématiques, de raisonnement et de performances de codage, et le surpasse dans certains.
• Si tu as besoin d'un assistant d'IA capable d'intégrer plusieurs LLM, tels que OpenAI-o1, DeepSeek R1 et Claude 3.5 Sonnet, dans ton organisation et d'augmenter son efficacité globale, TextCortexest la solution qu'il te faut.

Qu'est-ce que DeepSeek R1 ?

Le modèle DeepSeek R1 est un grand modèle de langage développé pour effectuer des raisonnements complexes, des résolutions de problèmes mathématiques et des tâches de programmation. Le modèle DeepSeek R1 génère des résultats en utilisant ses paramètres construits avec l'approche du mélange d'experts (MoE) avec une efficacité maximale. Le modèle DeepSeek R1 existe en deux versions différentes, 70b et 32b, en fonction des domaines d'utilisation et des besoins.

Comment accéder à DeepSeek R1 ?

Si tu veux accéder au modèle DeepSeek R1 en tant que chatbot IA, il te suffit de te rendre sur le site officiel de DeepSeek et de cliquer sur le bouton "Commencer maintenant". Tu seras alors dirigé vers une interface web de chatbot IA où tu pourras accéder au modèle DeepSeek R1 avec un accès limité.

Si tu veux utiliser le modèle DeepSeek R1 en tant qu'API, tu peux l'installer via le site officiel de DeepSeek ou l'installer via GitHub.

Utilisation de DeepSeek R1 via TextCortex

La méthode innovante et alternative pour accéder au modèle DeepSeek R1 est de l'expérimenter à travers TextCortex. TextCortex dispose d'une bibliothèque de LLMs comprenant OpenAI-o1, GPT-4o, et Claude 3.5 Sonnet afin de fournir le meilleur service et des solutions orientées vers la tâche à ses utilisateurs. L'un des derniers membres de cette bibliothèque est le modèle DeepSeek R1. Si tu cherches une méthode pour intégrer le modèle DeepSeek R1 directement dans ton flux de travail, TextCortex est ton sauveur. Pour utiliser le modèle DeepSeek R1 via TextCortex, il te suffit de sélectionner le modèle DeepSeek R1 dans les paramètres de chat de ZenoChat.

Prix de DeepSeek R1

Tu peux utiliser le modèle DeepSeek R1 en tant que chatbot d'IA gratuitement via son site officiel. Si tu utilises le modèle DeepSeek R1 en tant qu'API, tu devras payer les frais suivants.

• Input Cache Hit Price : $0.14 / 1M Tokens
• Input Cache Miss Prix : 0,55 $ / 1M de tokens
• Prix de sortie : 2,19 $ / 1M de tokens

Caractéristiques de DeepSeek R1

Bien que le modèle DeepSeek R1 soit moins cher que les LLM avancés comme OpenAI-o1, il n'est pas à la traîne en termes de performances. Le modèle DeepSeek R1 peut facilement gérer des tâches de raisonnement et de codage avancées grâce à son architecture et à ses performances dans les benchmarks. Examinons de plus près les caractéristiques de DeepSeek R1.

Architecture de DeepSeek R1

L'architecture du modèle DeepSeek R1 a été développée pour équilibrer les performances et l'efficacité. Voici les spécifications du modèle :

• Total des paramètres : 671 milliards
• Paramètres actifs par jeton : 37 milliards
• Données de formation : 14,8 billions de jetons
• Fenêtre contextuelle : 128K jetons

Le modèle DeepSeek R1 utilise l'approche du mélange d'experts (MoE), de l'attention latente multi-têtes (MLA) et de la prédiction multi-tokens (MTP) lors de la formation et de la génération des résultats. Cette approche garantit que le modèle donne le meilleur résultat avec un minimum d'erreurs et de coûts.

Performance de DeepSeek R1

Malgré sa politique de prix bas, le modèle DeepSeek R1 est un LLM dont les performances rivalisent avec celles du modèle OpenAI-o1. En ce qui concerne les capacités en langage naturel de DeepSeek R1, il est parvenu à atteindre un score de 90,8 dans le benchmark MMLU (Measuring Massive Multitask Language Understanding). Selon ce même benchmark, le modèle OpenAI-o1 obtient un score de 91,8, et le modèle OpenAI-o1 mini un score de 88,5.

En ce qui concerne les performances de DeepSeek R1 en matière de raisonnement et de codage, il obtient un score de 96,3 dans le benchmark Codeforce, de 71,5 dans le benchmark GPQA-diamond et de 97,3 dans le benchmark MATH-500. Le modèle DeepSeek R1, qui se rapproche beaucoup du modèle OpenAI-o1 grâce à ses performances dans les tests Codeforce et GPQA-diamond, a réussi à surpasser le modèle OpenAI-o1 dans le test MATH-500.

DeepSeek R1 Raisonnement et codage

Bien que le modèle DeepSeek R1 réussisse à traiter les tâches de traitement du langage naturel, les tâches dans lesquelles il brille sont le raisonnement et le codage. Le modèle DeepSeek R1 offre à ses utilisateurs une grande efficacité dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.

Le modèle DeepSeek R1 peut être considéré comme une option économique mais performante pour les tâches de codage grâce à ses performances dans les benchmarks de codage. Il obtient des scores presque égaux à ceux du modèle OpenAI-o1 dans les tests de codage. En outre, le modèle démontre une capacité à décomposer les problèmes en étapes plus petites en utilisant le raisonnement par chaîne de pensée.

TextCortex

Si tu cherches un assistant IA d'entreprise alimenté par des LLM avancés tels que OpenAI-o1, Claude 3.5 Sonnet et DeepSeek R1, alors... TextCortex est conçu pour toi.

TextCortex offre des fonctionnalités telles que plusieurs LLM, plusieurs générateurs d'images, la recherche sur le Web, des bases de connaissances, un RAG puissant et une aide à la rédaction pour automatiser des flux de travail complexes et dynamiser les jeux de gestion des connaissances de ses utilisateurs. Avec TextCortex, tu peux gagner du temps en automatisant tes tâches professionnelles et personnelles.

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• La confiance des employés dans l'utilisation et le travail avec l'IA a augmenté de 60 %.‍
• La mise en œuvre se traduit par un retour sur investissement (ROI) de 28x.

Questions fréquemment posées

DeepSeek-R1 est-il gratuit ?

Bien que le modèle DeepSeek R1 soit gratuit pour une utilisation en tant que chatbot d'IA, si tu veux l'utiliser en tant qu'API, tu dois payer 0,14 $ par million de jetons pour les hits du cache d'entrée, 0,55 $ par million de jetons pour les misses du cache d'entrée, et 2,19 $ par million de jetons de sortie.

Qu'est-ce que DeepSeek-R1 ?

Le modèle DeepSeek-R1 est un grand modèle de langage qui offre des performances élevées en matière de codage, de raisonnement, de mathématiques et de langage naturel, que tu peux utiliser comme une alternative économique au modèle OpenAI-o1. Tu peux utiliser le modèle DeepSeek-R1 comme un chatbot d'IA et accomplir tes tâches sous forme de conversation avec lui, ou tu peux l'intégrer dans tes applications en tant qu'API. Par exemple, tu peux créer un agent d'IA alimenté par DeepSeek-R1 en intégrant l'API DeepSeek-R1 dans les créateurs d'agents d'IA tels qu'AutoGen.

DeepSeek-R1 est-il chinois ?

DeepSeek est un LLM sous licence du MIT développé par une startup chinoise qui offre des performances qui rivalisent avec le modèle R1 et le modèle OpenAI-o1. Le modèle DeepSeek-R1 offre des performances presque égales à celles du modèle OpenAI-o1 à un prix beaucoup plus bas.