Points clés
Différences architecturales
DeepSeek R1 : utilise Mixture-of-Experts (MoE) et GRPO, offre un raisonnement transparent en chaîne de pensée, et est open-source.
OpenAI o1 : utilise probablement des transformers avec PPO, a des processus de raisonnement opaques, et est closed-source.
Comparaison des coûts
DeepSeek R1 : beaucoup moins cher, avec une entrée à 4 $/million de tokens et une sortie à 4 $/million de tokens sur Novita AI.
OpenAI o1 : cher, avec une entrée à 15 $/million de tokens et une sortie à 60 $/million de tokens.
Performances et cas d’usage
DeepSeek R1 : excelle dans les tâches de raisonnement lourdes comme les mathématiques, le codage et l’analyse spécifique à un domaine (ex. santé, finance).
OpenAI o1 : performant dans les tâches généralistes comme la création de contenu, les applications multilingues et le raisonnement large.
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Le domaine des grands modèles de langage (LLM) progresse rapidement, avec de nouveaux modèles qui redéfinissent constamment les références. Le modèle R1 de DeepSeek est devenu un concurrent sérieux, notamment dans les tâches de raisonnement, défiant la série o1 d’OpenAI. Cet article propose une comparaison pratique et technique de ces deux modèles, en se concentrant sur leurs fonctionnalités, performances, coûts, exigences matérielles et cas d’usage.
Présentation de base des modèles
Pour commencer notre comparaison, nous devons d’abord comprendre les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
DeepSeek R1
- Date de sortie : 21 janvier 2025
- Échelle du modèle :
- Fonctionnalités clés :
- Taille du modèle : 671 milliards de paramètres (37B actifs/token)
- Tokenizer : tokenizer amélioré avec balises d’auto-réflexion
- Langues supportées : multilingue avec adaptation culturelle
- Multimodal : texte uniquement
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Formats de stockage : support de la quantification Q8/Q5
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + pipeline d’entraînement amélioré par RL
- Méthode d’entraînement : construit sur la base V3 avec pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Données d’entraînement : base V3 + données d’optimisation RL
OpenAI o1
- Date de sortie : 5 décembre 2024
- Fonctionnalités clés :
- Taille du modèle : 200 milliards de paramètres,
- Tokenizer : Tiktoken (basé sur BPE), partagé avec GPT-4o, supporte de grands contextes.
- Langues supportées : performant en anglais, langues majeures (mandarin, allemand, etc.)
- Multimodal : texte uniquement
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + pipeline d’entraînement amélioré par RL
- Méthode d’entraînement : raisonnement optimisé par RLHF, raffinement itératif CoT, sorties alignées sur la sécurité.
- Données d’entraînement : données publiques (web, science), partenariats propriétaires, jeux de données personnalisés ; filtrées pour la qualité/sécurité.
Différence clé des modèles
Approche d’apprentissage par renforcement d’OpenAI :
- Principalement basé sur l’algorithme PPO (Proximal Policy Optimization).
- Variante améliorée PPO-Clip appliquée dans des modèles comme GPT-4.
- Intégré au cadre RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Innovations algorithmiques de DeepSeek-R1 :
-
Utilise l’algorithme propriétaire GRPO (Grouped Relative Policy Optimization).
-
Innovations clés :
- Apprentissage contrastif par groupes : décompose l’optimisation de la politique en plusieurs sous-groupes de tâches.
- Pondération dynamique multi-objectifs : supporte l’optimisation synergique de 8 signaux de récompense indépendants.
- Entraînement hybride hors ligne/en ligne : améliore l’efficacité d’utilisation des données d’environ 40%.
Comparaison de vitesse
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Comparaison de vitesse
source : artificialanalysis
Comparaison des coûts
source : artificialanalysis
Globalement, OpenAI o1 est meilleur en latence et en vitesse de sortie, tandis que le modèle DeepSeek-R1 a un avantage en termes de prix.
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 (%) | OpenAI-o1 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96.3 | 96.6 |
| GPQA Diamond | 71.5 | 75.7 |
| MATH-500 | 97.3 | 96.4 |
| MMLU | 90.8 | 91.8 |
Ces données indiquent que DeepSeek-R1 et OpenAI-o1 sont des modèles très performants, mais excellent dans des domaines différents :
- OpenAI-o1 montre un léger avantage dans les tâches généralistes (GPQA Diamond) et la compréhension multitasque du langage (MMLU).
- DeepSeek-R1 est meilleur dans les tâches de raisonnement spécialisées, comme la résolution de problèmes mathématiques (MATH-500).
- Leurs performances sur les défis de programmation (Codeforces) sont quasiment identiques, montrant que les deux sont forts en résolution de problèmes et en raisonnement algorithmique.
Si vous souhaitez voir d’autres comparaisons, consultez ces articles :
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b : Tâches linguistiques vs Code & Math
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3 : Comparaison d’efficacité et de performance.
Applications et cas d’usage
- DeepSeek R1 :
Conçu pour les tâches nécessitant un raisonnement avancé :- Diagnostic de problèmes complexes
- Analyse de scénarios multi-étapes
- Résolution de problèmes mathématiques
- Tâches de codage
- Domaines spécialisés comme la santé, la finance et les services juridiques
- OpenAI o1 :
Conçu pour des applications généralistes plus larges :- Génération de contenu créatif
- Tâches multilingues
- Raisonnement complexe dans des contextes divers
Accessibilité et déploiement via Novita AI
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Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
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. Voici 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="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
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)
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DeepSeek R1 et OpenAI o1 répondent à différentes priorités dans le paysage de l’IA. DeepSeek R1 met l’accent sur l’accessibilité open-source, l’efficacité des coûts et des capacités de raisonnement spécialisées, ce qui le rend idéal pour des tâches spécifiques à un domaine. En revanche, OpenAI o1 excelle en tant que modèle généraliste polyvalent avec un fort support multilingue. Le choix dépend des cas d’usage spécifiques — selon que l’on valorise la transparence et l’abordabilité ou une adaptabilité plus large.
Foire aux questions
DeepSeek R1 est-il meilleur qu’OpenAI o1 ?
Cela dépend de vos besoins. DeepSeek R1 excelle dans les tâches de raisonnement à moindre coût, tandis qu’OpenAI o1 offre une fonctionnalité plus large.
Quelles tâches conviennent le mieux à DeepSeek R1 ?
Les tâches intensives en raisonnement comme la résolution de problèmes mathématiques, le codage et les applications spécifiques à un secteur.
Comment les modèles sont-ils entraînés ?
DeepSeek R1 est nettement moins cher que les modèles o1 d’OpenAI.
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