Points clés
Qwen3 8B — Un concentré de puissance pour le raisonnement et le code
Construit sur Qwen3-8B, distillé avec la chaîne de pensée (Chain-of-Thought) de DeepSeek-R1.
État de l’art (SOTA) sur AIME 2024, surpassant des modèles 10 fois plus grands.
Gère le raisonnement multi-étapes, le codage, le RAG à long contexte (132k tokens !).
Parfait pour les assistants de niveau entreprise, les copilotes de codage et les outils d’écriture IA.
Distill Qwen 7B — Précision et efficacité
Basé sur Qwen2.5-Math-7B, ajusté avec les données de raisonnement de DeepSeek.
Excelle dans les tâches mathématiques et académiques avec une stabilité à long contexte.
Ultra-léger : fonctionne avec 4,5 Go de VRAM, se déploie facilement sur les GPU 3060.
Idéal pour les bots mathématiques, les aides à l’étude, les correcteurs grammaticaux et les applications NLP mobiles.
Vous hésitez entre DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B et Distill Qwen 7B ?
Cette comparaison détaille tout ce dont vous avez besoin — performances, matériel, cas d’utilisation et facilité de déploiement — afin que vous puissiez choisir le bon modèle pour votre chatbot, outil mathématique ou pipeline RAG. Que vous montiez en échelle un produit ou optimisiez pour l’edge, DeepSeek vous couvre.
DeepSeek R1 7B VS 8B : Introduction de base
| Catégorie | DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B |
|---|---|---|
| Informations de base | 8.19b | 7.62b |
| Open | Open | |
| Transformer | Transformer | |
| Support linguistique | Prend en charge 119 langues et dialectes | Support multilingue pour plus de 29 langues |
| Multimodal | Text to text | Text to text |
| Entraînement | Distillation de la chaîne de pensée de DeepSeek-R1-0528 pour post-entraîner Qwen3 8B Base. | Utilisation des données de raisonnement générées par DeepSeek-R1 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B : Distillation de la chaîne de pensée - Distillation directe du processus de raisonnement.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B : Ajustement par données de raisonnement - Entraînement utilisant des données de raisonnement générées.
DeepSeek R1 7B VS 8B : Benchmarks
| Modèle | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | 86.0 | 76.3 | 61.5 | 61.1 | 60.5 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | 55.5 | 83.3 | 92.8 | 49.1 | 37.6 |
| Gemini-2.5-Flash-Thinking-0520 | 82.3 | 72.0 | 64.2 | 82.8 | 62.3 |
| o3-mini (medium) | 79.6 | 76.7 | 53.3 | 76.8 | 65.9 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B excelle dans le raisonnement général, la génération de code et les tâches de connaissances complexes, ce qui le rend idéal pour des applications commerciales larges. Il atteint des performances SOTA parmi les modèles open-source sur AIME 2024, dépassant Qwen3 8B de +10,0 % et égalant les performances de Qwen3-235B-thinking.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B surpasse en précision mathématique et en cohérence à long contexte, ce qui le rend bien adapté aux scénarios académiques ou axés sur les mathématiques — bien qu’il soit en retard en codage et en QA générale.
DeepSeek R1 7B VS 8B : Configuration matérielle requise
| Modèle | VRAM (Full) | VRAM (Quantified) | GPU min (Quantified) | Meilleur cas d’utilisation |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | ~24GB | ~8–12GB | RTX 4060 Ti 16GB | Raisonnement, code, QA, utilisation à long contexte |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | ~18GB | ~4.5GB | RTX 3060 12GB | Tâches mathématiques lourdes, NLP léger |
DeepSeek R1 7B VS 8B : Applications
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B
- Idéal pour les chatbots d’entreprise traitant des requêtes clients complexes et multi-étapes.
- Adapté aux assistants de code dans les IDE (par exemple, complétion de code, débogage, explication).
- Puissant dans les pipelines RAG nécessitant une génération à long contexte (prend en charge ~132k tokens).
- Utile dans les outils de recherche académique pour le résumé, l’explication de concepts et la génération de théories.
- Utilisé dans les applications de productivité IA (par exemple, rédaction IA, planification de tâches, synthèse cross-document).
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
- Parfait pour les tuteurs de mathématiques en ligne qui résolvent et expliquent les problèmes étape par étape.
- Excellent dans les bots de questions-réponses pour étudiants pour expliquer les concepts académiques simplement et clairement.
- Efficace pour les outils NLP sur appareil, comme les résumeurs d’e-mails ou les correcteurs grammaticaux.
- Utile dans les assistants de prise de notes médicales (par exemple, résumé de données patient ou conversion voix-texte).
- Fonctionne bien dans des environnements à ressources limitées comme les appareils edge ou les VM cloud légères.
Comment accéder à DeepSeek R1 8B et 7B sur Novita AI
1. Utiliser le Playground (Aucun codage requis)
- Accès instantané : Inscrivez-vous, réclamez vos crédits gratuits, et commencez à expérimenter avec DeepSeek R1 0528 et d’autres modèles de pointe en quelques secondes.
- Interface utilisateur interactive : Testez des prompts, le raisonnement en chaîne de pensée, et visualisez les résultats en temps réel.
- Comparaison de modèles : Passez facilement de Qwen 3, Llama 4, DeepSeek, et plus encore pour trouver la solution parfaite à vos besoins.
Explorez la démo de DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B maintenant
2. Intégrer via l’API (Pour les développeurs)
Connectez DeepSeek R1 0528 de manière transparente à vos applications, workflows ou chatbots avec l’API REST unifiée de Novita AI — pas besoin de gérer les poids du modèle ou l’infrastructure. Novita AI propose des SDK multilingues (Python, Node.js, cURL, etc.) et des contrôles de paramètres avancés pour les utilisateurs expérimentés.
Intégration directe via l’API (Exemple Python)
Pour commencer, utilisez simplement l’extrait de code ci-dessous :
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_Ntg-O34ZOS-q5bNnkb3IcixmWnmxEQBxwKWMW3es3CD7KG4PEhFE1yRTRMGS3s8zZ52hrMdz14MmI4oalaDJTw==",
)
model = "deepseek/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Fonctionnalités clés :
- Endpoint unifié :
/v3/openaiprend en charge le format de l’API Chat Completions d’OpenAI. - Contrôles flexibles : Ajustez la température, top-p, les pénalités, etc. pour des résultats personnalisés.
- Streaming et traitement par lots : Choisissez votre mode de réponse préféré.
Workflows multi-agents avec OpenAI Agents SDK
Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le OpenAI Agents SDK :
- Plug-and-play : Utilisez les LLM de Novita AI dans tout workflow OpenAI Agents.
- Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents capables de déléguer, trier ou exécuter des fonctions, tous alimentés par les modèles de Novita AI.
- Intégration Python : Pointez simplement le SDK vers l’endpoint de Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) et utilisez votre clé API.
3. Connecter l’API sur des plateformes tierces
- Hugging Face : Utilisez DeepSeek R1 0528 dans Spaces, pipelines, ou avec la bibliothèque Transformers via les endpoints Novita AI.
- Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify, et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.
- API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans tracas avec des outils tels que Cline et Cursor, conçus pour la norme d’API OpenAI.
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B et DeepSeek R1 Distill Qwen 7B représentent deux approches de distillation distinctes. Choisissez le 8B pour des applications d’entreprise polyvalentes avec un large support linguistique (119 langues), ou le 7B pour des tâches axées sur les mathématiques avec des contraintes de ressources.
Questions fréquemment posées
Quel modèle choisir entre DeepSeek R1 8B et 7B ?
Choisissez DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B pour les applications généralistes et la génération de code. Sélectionnez DeepSeek R1 Distill Qwen 7B pour les tâches mathématiques ou les environnements à matériel limité.
Quels sont les besoins matériels pour DeepSeek R1 8B et 7B ?
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B : ~24 Go de VRAM (8-12 Go quantifié). DeepSeek R1 Distill Qwen 7B : ~18 Go de VRAM (4,5 Go quantifié).
Comment se comportent DeepSeek R1 8B et 7B sur les benchmarks ?
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B : 86.0% AIME 2024, 60.5% LiveCodeBench. DeepSeek R1 Distill Qwen 7B : 92.8% MATH-500, 37.6% LiveCodeBench.
*Novita AI *est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen facile de déployer des modèles IA en utilisant notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour la construction et la mise à l’échelle.
