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Le pouvoir de raisonnement de DeepSeek R1 face à la polyvalence de Gemma 3

Par / / LLM / 8 minutes de lecture
Le pouvoir de raisonnement de DeepSeek R1 face à la polyvalence de Gemma 3
Table des matières
  1. Présentation de base des modèles
  2. Comparaison de vitesse
  3. Comparaison des benchmarks
  4. Exigences matérielles
  5. Applications et cas d'utilisation
  6. Accessibilité et déploiement via Novita AI

Points clés

DeepSeek R1 :
Conçu pour une puissance de raisonnement brute, excellent en mathématiques, codage et tâches de connaissances générales.
Dispose d’une architecture Mixture-of-Experts de 671B avec un entraînement amélioré par RL.
Nécessite des ressources informatiques substantielles, mais les versions distillées (8B–70B) offrent des options plus accessibles.
Gemma 3 :
Priorise la polyvalence, l’efficacité et la multimodalité, prenant en charge plus de 140 langues et des tâches visuelles.
Fonctionne efficacement sur des GPU ou TPU uniques, ce qui le rend idéal pour les environnements avec des ressources limitées.
Excelle dans la création de contenu, les tâches multilingues et les applications sur appareil avec des modèles plus petits (1B–4B).

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Le paysage des grands modèles de langage (LLM) évolue à un rythme remarquable, chaque nouvelle itération redéfinissant les possibilités de l’intelligence artificielle. Parmi les récentes avancées figurent Gemma 3 de Google, le dernier ajout à leur famille de modèles ouverts, et R1 de DeepSeek AI, un modèle spécialement conçu pour exceller dans les capacités de raisonnement. Cet article propose une comparaison technique détaillée de ces deux modèles leaders, analysant leur architecture, leurs performances et leur adéquation à diverses applications.

Présentation de base des modèles

Pour commencer notre comparaison, nous devons d’abord comprendre les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.

DeepSeek R1

création r1

source

Gemma 3

  • Date de sortie : 12 mars 2025
  • Échelles de modèles :
    • Gemma 1B (texte uniquement, fenêtre de contexte 32k)
      Gemma 4B (multimodal - vision, fenêtre de contexte 128k)
      Gemma 12B (multimodal - vision, fenêtre de contexte 128k)
      Gemma 27B (multimodal - vision, fenêtre de contexte 128k)
  • Caractéristiques principales :
    • Langues prises en charge : Prend en charge plus de 140 langues.
    • Pré-entraînement
      • Nouveau tokeniseur pour plus de 140 langues.
      • Entraîné sur :
        • 2T tokens (1B), 4T tokens (4B), 12T tokens (12B), 14T tokens (27B).
      • Utilisation des TPU Google et du Framework JAX.
    • Post-entraînement
      • Distillation : À partir d’un modèle d’instruction plus large.
      • RLHF : Alignement avec les préférences humaines.
      • RLMF : Amélioration du raisonnement mathématique.
      • RLEF : Amélioration des compétences en codage.

de google

Après la sortie de DeepSeek-R1, de nombreux modèles, dont Gemma 3, ont commencé à intégrer diverses formes d’apprentissage par renforcement (RL) dans leur entraînement, telles que RLHF, RLMF et RLEF, pour améliorer des capacités spécifiques comme l’alignement, le raisonnement et le codage.

Comparaison de vitesse

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Comparaison de vitesse

Gemma 3 27B surpasse DeepSeek R1 en vitesse de sortie et en latence.

Il est à noter que Novita AI lance une version Turbo avec un débit 3x et une réduction de 20 % à durée limitée !

prix deepseek r1 turbo

Comparaison des benchmarks

Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur différents benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs forces dans différents domaines.

Benchmark DeepSeek-R1 Gemma 3 27B Gemma 3 1B
LiveCodeBench (Codage) 62 30 2
GPQA Diamond 71 42 19
MATH-500 96 50 -
MMLU-Pro 84 68 14,7

Cela dit, DeepSeek-R1 se distingue dans les benchmarks liés aux mathématiques et au code, tandis que Gemma 3 démontre des performances équilibrées en matière de raisonnement, de capacités multilingues et de multimodalité. Notamment, l’évaluation interne de Google indique que le score Elo de Gemma 3 se rapproche étroitement de celui de DeepSeek-R1, tout en nécessitant des ressources de calcul nettement inférieures.

elo

Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, vous pouvez consulter ces articles :

Exigences matérielles

Modèle Nombre de paramètres Configuration GPU
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 4,9B 1 x NVIDIA RTX 4090 (24 Go VRAM) avec sharding de modèle
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 9,0B 1 x NVIDIA A100 (80 Go VRAM) ou 2 x RTX 4090 (24 Go VRAM) avec parallélisme tensoriel
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 32B 2 x NVIDIA A100 (80 Go VRAM) ou 1 x NVIDIA H100 (80 Go VRAM) ou 4 x RTX 4090 (24 Go VRAM) avec parallélisme tensoriel
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 70B 4 x NVIDIA A100 (80 Go VRAM) ou 2 x NVIDIA H100 (80 Go VRAM) ou 8 x RTX 4090 (24 Go VRAM) avec parallélisme lourd
DeepSeek-R1:671B 671B (37 milliards de paramètres actifs) 16 x NVIDIA A100 (80 Go VRAM) ou 8 x NVIDIA H100 (80 Go VRAM), nécessite un cluster GPU distribué avec InfiniBand
Gemma 3 27B 27B 1 seul GPU H100

La principale différence réside dans les besoins matériels. Gemma 3 est optimisé pour l’efficacité, fonctionnant sur un seul GPU ou TPU, avec des modèles plus petits (1B, 4B) adaptés aux ressources limitées. En revanche, DeepSeek-R1 nécessite une infrastructure importante, exigeant jusqu’à 32 GPU Nvidia H100 pour des performances optimales. Bien que les versions distillées (1,5B–70B) réduisent ses besoins, le modèle de base R1 est conçu pour un déploiement à grande échelle.

De Google

Applications et cas d’utilisation

DeepSeek R1

  • Mathématiques : Capable de résoudre des problèmes mathématiques avancés, y compris le raisonnement symbolique, la résolution d’équations et les tâches d’optimisation, ce qui le rend bien adapté aux applications STEM.
  • Codage : Excellent pour générer du code complexe, comprendre une logique complexe et déboguer des projets logiciels à grande échelle, ce qui en fait un outil précieux pour les développeurs et les ingénieurs.
  • Connaissances générales : Démontre un fort raisonnement sur un large éventail de sujets, ce qui le rend idéal pour les tâches nécessitant une compréhension approfondie et une synthèse précise de divers domaines de connaissances.

Gemma 3

  • La multimodalité et le support multilingue, associés à son efficacité, le rendent bien adapté à un large éventail d’applications :
  • Création de contenu et communication : Générer divers formats de texte, alimenter des chatbots, résumer du texte et extraire des informations à partir d’images.
  • Recherche et éducation : Servir de base pour la recherche en NLP et VLM, les outils d’apprentissage des langues et l’exploration des connaissances.
  • Applications sur appareil : Ses variantes plus petites sont optimisées pour un déploiement mobile et web.
  • Assistants spécialisés : Assistants de code personnel, assistants de courriel professionnels, etc.

Accessibilité et déploiement via Novita AI

Novita AI est une plateforme cloud d’IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API simple, tout en fournissant également le cloud GPU abordable et fiable pour construire et passer à l’échelle.

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

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Essayez DeepSeek R1 Demo dès maintenant !

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Lancez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

lancer un essai gratuit

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

obtenir clé API

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

installer l'api

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Ceci est un exemple d’utilisation de l’API chat completions pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)

model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant utile"""
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": "Bonjour !",
        }
    ],
    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)

Lors de votre inscription, Novita AI offre un crédit de 0,5 $ pour vous lancer !

Si les crédits gratuits sont épuisés, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.

Gemma 3 et DeepSeek R1 adoptent des approches distinctes pour le développement avancé de l’IA :

  • Gemma 3 se concentre sur la polyvalence, l’efficacité et la multimodalité, excellent dans diverses applications et environnements à ressources limitées. Sa capacité à fonctionner sur des GPU ou TPU uniques, combinée à de solides performances dans les benchmarks, le rend très accessible pour les développeurs et les chercheurs.
  • DeepSeek R1 priorise la puissance de raisonnement brute, en particulier dans les domaines techniques comme les mathématiques et le codage, en utilisant un nombre de paramètres plus important et une architecture Mixture-of-Experts. Bien que son modèle de base nécessite des ressources informatiques substantielles, les versions distillées offrent des options plus pratiques pour les tâches nécessitant un fort raisonnement.

Le choix entre les deux dépend des besoins de l’application, des ressources informatiques et de l’équilibre souhaité entre polyvalence et expertise spécialisée.

Questions fréquentes

Quelles sont les tailles de fenêtre de contexte pour Gemma 3 ?

Les modèles 4B, 12B et 27B ont une fenêtre de contexte de 128K, tandis que le modèle 1B a une fenêtre de contexte de 32K.

Quels sont les principaux atouts de Gemma 3 ?

Polyvalence, efficacité, multimodalité et performances solides dans diverses tâches, avec la capacité de fonctionner sur des GPU ou TPU uniques.

Comment accéder à Deepseek R1 via API ?

Novita AI vous fournit une API Deepseek R1 abordable et fiable.

Novita AI est une plateforme cloud d’IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API simple, tout en fournissant également le cloud GPU abordable et fiable pour construire et passer à l’échelle.

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