Points clés
DeepSeek R1 : Réputé pour ses capacités avancées de raisonnement, développées grâce à l’apprentissage par renforcement (RL) combiné à un réglage fin supervisé (SFT). Il comprend des variantes spécialisées telles que DeepSeek-R1-Zero, entraîné purement avec du RL à grande échelle (sans SFT), démontrant des capacités comme l’auto-vérification, le raisonnement réflexif et la génération extensive de chaînes de pensée.
Qwen 2.5 72B : Exceptionnel en programmation, résolution de problèmes mathématiques et tâches de suivi d’instructions. Il génère efficacement du contenu long de plus de 8 000 tokens, traite avec précision des données structurées (par exemple, des tableaux) et produit des sorties structurées dans des formats comme JSON. De plus, il offre un support multilingue robuste pour plus de 29 langues.
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Les grands modèles de langage (LLM) continuent d’évoluer rapidement, avec des modèles de pointe tels que DeepSeek-R1 et Qwen 2.5 72B actuellement en tête. Cet article présente une comparaison technique approfondie de DeepSeek-R1 et Qwen 2.5 72B, en examinant leurs architectures, leurs caractéristiques de performance et leurs cas d’utilisation pratiques.
Présentation de base du modèle
Pour commencer notre comparaison, nous comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
DeepSeek R1
- Date de sortie : 21 janvier 2025
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques clés :
- Taille du modèle : 671B paramètres (37B actifs/token)
- Tokeniseur : Tokeniseur 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
Qwen 2.5 72B
- Date de sortie : 19 septembre 2024 (série Qwen 2.5)
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques clés :
- Taille du modèle : 72B paramètres
- Langues supportées : Support multilingue solide pour plus de 29 langues
- Multimodal : Texte uniquement
- Fenêtre de contexte : Support jusqu’à 128K tokens et peut générer jusqu’à 8K tokens
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + Attention latente multi-têtes
- Données d’entraînement : Entraînement sur un vaste ensemble de données de 18 billions de tokens
- Méthode d’entraînement : Selon les données pour le pré-entraînement
La principale différence entre DeepSeek R1 et Qwen 2.5 72B réside dans leur approche d’entraînement. DeepSeek R1 utilise intensivement l’apprentissage par renforcement (RL) (SFT → RL → SFT → RL), améliorant les capacités de raisonnement. En revanche, Qwen 2.5 72B repose principalement sur le réglage fin supervisé (SFT) et un pré-entraînement extensif, sans optimisation explicite par RL, se concentrant sur des performances multilingues et à usage général.
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Comparaison des coûts
| Modèle | Contexte | Prix d’entrée ($/M Tokens) | Prix de sortie ($/M Tokens) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-r1-turbo | 64000 | 0,70 $ | 2,50 $ |
| deepseek/deepseek_r1 | 64000 | 4 $ | 4 $ |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | 0,38 $ | 0,40 $ |
Qwen 2.5 72B surpasse DeepSeek R1 en vitesse de sortie et en latence. Les prix d’entrée et de sortie de DeepSeek R1 sont nettement plus élevés que ceux de Qwen 2.5 72B.
Comparaison des benchmarks
Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur divers benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs forces dans différents domaines.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Codage) | 62 | 28 |
| GPQA Diamond | 71 | 49 |
| MATH-500 | 96 | 86 |
| MMLU-Pro | 84 | 72 |
Ces résultats suggèrent que l’approche d’apprentissage par renforcement itératif piloté par machine de DeepSeek R1 pourrait être particulièrement efficace pour développer des capacités plus solides dans des domaines techniques spécialisés nécessitant un raisonnement précis et des compétences structurées de résolution de problèmes.
Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, consultez ces articles :
- Deepseek V3 vs Llama 3.3 70b : Tâches linguistiques vs Code et Mathématiques
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1 : Architectures distinctes de GRPO et PPO
- DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B : Précision vs Efficacité multilingue
Exigences matérielles
| Modèle | Taille des paramètres | Configuration GPU |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4,9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24 Go VRAM) avec partitionnement de modèle |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9,0B | 1 x NVIDIA A100 (40 Go VRAM) ou 2 x RTX 4090 (24 Go VRAM) avec parallélisme tensoriel |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (40 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 (40 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 (40 Go VRAM) ou 8 x NVIDIA H100 (80 Go VRAM), nécessite un cluster GPU distribué avec InfiniBand |
| Qwen 2.5 72B | 72B | 8x RTX4090 ou 4 x A100 ou 2 x H100 |
Applications et cas d’utilisation
DeepSeek R1
- Optimisé pour le raisonnement complexe, l’inférence logique et les calculs mathématiques.
- Amélioré par l’apprentissage par renforcement (RL), améliorant considérablement la précision dans les tâches de raisonnement.
- Très efficace pour les tâches de codage, la résolution algorithmique de problèmes et la génération de contenu technique.
Qwen 2.5 72B
- Excelle dans les applications multilingues, prenant en charge plus de 29 langues.
- Capable de générer un contenu long et cohérent, avec des fenêtres de contexte allant jusqu’à 128K tokens.
- Idéal pour les tâches de traitement de données structurées, y compris les interactions chatbot, l’analyse de données, la synthèse et l’extraction d’informations.
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 un 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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Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencez votre essai gratuit
Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
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)
Lors de l’inscription, Novita AI offre un crédit de 0,50 $ pour vous aider à démarrer !
Si les crédits gratuits sont épuisés, vous pouvez payer pour continuer à utiliser.
DeepSeek-R1 et Qwen 2.5 72B sont tous deux de puissants grands modèles de langage, chacun avec des avantages distincts. DeepSeek-R1 se spécialise dans le raisonnement complexe et les tâches de résolution de problèmes, tandis que Qwen 2.5 72B démontre des capacités plus larges, excellant dans les applications multilingues, la gestion de contextes étendus et le traitement de données structurées.
Questions fréquemment posées
Qu’est-ce qui est unique dans la méthodologie d’entraînement de DeepSeek-R1-Zero ?
DeepSeek-R1-Zero est unique car il est l’un des premiers modèles à valider que de fortes capacités de raisonnement dans les LLM peuvent être encouragées purement par l’apprentissage par renforcement.
Où puis-je accéder et utiliser ces modèles ?
Les modèles DeepSeek-R1 et Qwen2.5 sont accessibles via Novita AI à des prix très compétitifs.
**Qu’est-ce que la “distillation” dans le contexte de DeepSeek-R1 ?
Oui, Llama 3.3 est spécifiquement conçu pour fonctionner efficacement sur des GPU largement disponibles et des configurations matérielles de niveau développeur, améliorant l’accessibilité pour une gamme plus large d’utilisateurs. La distillation simple fait référence au processus de transfert des capacités de raisonnement d’un modèle plus grand (comme DeepSeek-R1) vers des modèles plus petits.
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