- Quelles sont les améliorations clés de DeepSeek V3.1 par rapport à R1 ?
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Notes de version
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Architecture
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Benchmark
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Vitesse
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Configuration système requise
- DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Applications
- Comment accéder à DeepSeek V3.1 et R1 via une API économique et stable ?
Lorsque DeepSeek a présenté V3.1 en août 2025, beaucoup s’attendaient à une nouvelle génération : « Pourquoi pas R2 ? » La réponse réside dans son changement stratégique : passer d’un moteur de raisonnement pur à un LLM flexible et prêt pour les agents. Alors que DeepSeek R1 était un modèle de raisonnement de pointe alimenté par l’apprentissage par renforcement, V3.1 représente une évolution différente : une fusion entre interaction rapide, raisonnement profond et utilisation d’outils.
Cet article explore les principales différences entre DeepSeek V3.1 et R1, non seulement au niveau des benchmarks ou de l’architecture, mais du point de vue de la raison pour laquelle DeepSeek pivote vers l’inférence hybride, les cas d’utilisation d’agents réels et l’efficacité.
Quelles sont les améliorations clés de DeepSeek V3.1 par rapport à R1 ?
| Dimension | DeepSeek V3.1 | R1 |
|---|---|---|
| Support de mode | Mode de pensée hybride. Permet la commutation via le template de chat : • thinking active le raisonnement en chaîne de pensée• response passe en mode réponse directe |
Mode raisonnement uniquement. Principalement raisonnement en chaîne de pensée avec mode fixe |
| Capacité outil/agent | Compétences agent plus fortes. • Le post-entraînement améliore l’utilisation d’outils • Prend en charge les appels d’outils structurés • Templates spécialisés pour les agents de code/recherche |
Manquait initialement de support. La mise à jour R1-0528 a ensuite ajouté la sortie JSON et l’appel de fonctions |
| Efficacité d’inférence | Réponses plus rapides. • Le mode DeepThink ≈ qualité de réponse de R1 • Le mode non-pensée est plus rapide, adapté aux applications sensibles à la latence |
Plus lent mais stable. • Principalement mode raisonnement, meilleur pour les tâches axées sur la précision |
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Notes de version
DeepSeek R1 (janvier 2025)
- Premier modèle de raisonnement alimenté par RL
- Parité de performance : égalise o1 d’OpenAI (équivalent GPT-4o) sur les benchmarks de maths/codage/raisonnement
- SOTA modèle dense : six modèles distillés plus petits (1,5B–70B) atteignant des résultats de pointe
- Approche innovante : a inauguré la méthodologie « RL à grande échelle dans le post-entraînement »
DeepSeek R1–0528 (mai 2025)
- Mise à jour intermédiaire avec améliorations de qualité et d’utilisabilité
- Améliorations des benchmarks : métriques de performance améliorées
- Améliorations frontend : expérience utilisateur améliorée
- Réduction des hallucinations : meilleure cohérence factuelle
- Nouvelles fonctionnalités API : prise en charge de la sortie JSON et de l’appel de fonctions
DeepSeek V3.1 (août 2025)
- Premier pas vers l’ère des agents
- Inférence hybride : un modèle supportant deux modes (Pensée & Non-Pensée)
- Pensée plus rapide : V3.1-Think obtient des résultats plus rapides que R1–0528
- Compétences agent améliorées : améliorations post-entraînement pour l’utilisation d’outils et les tâches multi-étapes
- Support de contexte : maintient un contexte de 128K tokens dans tous les modes
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Architecture
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Benchmark
Benchmark général
Benchmark agent de recherche
Benchmark code
Benchmark agent de code
Benchmark mathématiques
V3.1-Thinking surpasse ou égale R1-0528 dans les tâches générales, de codage, mathématiques et de recherche.
V3.1-Non-Thinking est en tête sur les benchmarks d’agent de code, tandis que R1-0528 ne montre qu’un léger avantage sur le raisonnement humaniste en format long.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Vitesse
| Métrique | DeepSeek V3.1 (Non-pensée) | DeepSeek R1–0528 | DeepSeek V3.1 (Raisonnement) |
|---|---|---|---|
| Vitesse de sortie (tokens/s, plus élevé est meilleur) | 20 | 20 | 20 |
| Latence – Délai avant le premier token de réponse (s) | 2,9 | 102,3 | 103,9 |
| Temps de réponse de bout en bout (500 tokens) (s, plus bas est meilleur) | 28,1 (25,2 entrée + 2,9 sortie) | 127,1 (99,4 entrée + 24,9 sortie + 2,8 estimation de réflexion) | 129,2 (101 entrée + 25,2 sortie + 3,0 estimation de réflexion) |
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La valeur du mode de pensée hybride de V3.1 réside dans sa flexibilité :
- Mode non-pensée : latence la plus faible (seulement 2,9 s jusqu’au premier token, 28,1 s pour une réponse complète de 500 tokens). Idéal pour les applications sensibles à la latence comme le chat ou les API interactives.
- Mode raisonnement : performances comparables à R1–0528, maintenant une forte précision de raisonnement en chaîne de pensée. Idéal pour les tâches de raisonnement complexes.
- Optimisation globale : l’amélioration ne réside pas dans la vitesse de sortie brute, mais dans la capacité à contourner les longs « délais de réflexion ». Cela permet à V3.1 d’équilibrer à la fois l’interaction rapide et le raisonnement profond selon la tâche.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Configuration système requise
| Modèle | #Paramètres totaux | #Paramètres activés | Longueur de contexte |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3.1-Base | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-V3.1 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1-0528 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K |
Le modèle MoE complet de 671B nécessite environ 1 à 1,5 To de RAM GPU pour fonctionner en pleine précision.
Et pour profiter des optimisations FP8 de V3.1, des GPU avec support FP8 (NVIDIA H100, H200, série Blackwell) sont recommandés.
Vous pouvez utiliser la facturation à la demande de Novita AI pour obtenir le H200 SXM à seulement 1,63 $/heure, ou le H100 SXM à seulement 0,90 $/heure.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1 : Applications
| Type de tâche | Modèle recommandé | Mode recommandé |
|---|---|---|
| Appel d’outil API | DeepSeek V3.1 | Mode Non-Pensée |
| Exécution d’agent multi-tours | DeepSeek V3.1 | Mode Non-Pensée |
| Raisonnement mathématique / logique / programmation | DeepSeek V3.1 ou R1 | Mode Pensée |
| Interaction utilisateur rapide | DeepSeek V3.1 | Mode Non-Pensée |
| Lecture et résumé de longs documents | DeepSeek V3.1 | Mode Pensée (contexte 128K) |
En résumé, R1 est un moteur de raisonnement de pointe, idéal pour les tâches mettant l’accent sur la logique et le calcul, tandis que V3.1 est un modèle plus polyvalent, capable d’agents, pouvant servir à la fois pour le chat général et les applications sophistiquées basées sur des outils.
Comment accéder à DeepSeek V3.1 et R1 via une API économique et stable ?
Novita AI intègre une large gamme de modèles DeepSeek, y compris V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo, et plusieurs distillations légères comme Qwen 14B/32B et LLaMA 70B — couvrant tout, du raisonnement en contexte long à l’inférence économique.
Ce qui distingue Novita, c’est son DeepSeek R1 Turbo optimisé en interne, avec un débit jusqu’à 3× plus rapide et une remise limitée dans le temps de 60 %, ce qui en fait un choix idéal pour les développeurs recherchant à la fois performance et accessibilité.
| Métrique | Valeur DeepSeek V3.1 |
|---|---|
| Prix d’entrée | 0,55 $ |
| Prix de sortie | 1,66 $ |
| Latence | 3,00 s |
| Débit | 48,28 tps |
| Disponibilité | 🟩🟩🟩 |
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
Démarrez 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 accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans 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 de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"
client = OpenAI(
base_url=base_url,
api_key=api_key,
)
stream = True # or False
max_tokens = 1000
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Salut !",
}
],
stream=stream,
extra_body={
}
)
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)
DeepSeek R1 reste une référence en matière de raisonnement — il a été le pionnier du post-entraînement basé sur RL et a rivalisé avec GPT-4o sur les tâches mathématiques et logiques. Mais il est lent, rigide et n’a pas été conçu pour les agents.
DeepSeek V3.1, quant à lui, est conçu pour l’ère du déploiement réel :
- 🔁 Basculez entre raisonnement et rapidité.
- 🛠️ Appelez des API, des agents et des outils nativement.
- 🚀 Inférez plus vite, payez moins et intégrez plus intelligemment.
Au lieu de l’appeler R2, DeepSeek a choisi de signaler une nouvelle direction avec V3.1 : ce n’est pas seulement plus intelligent — c’est plus utilisable.
Pour les développeurs, chercheurs et entreprises, V3.1 est une alternative pratique, flexible et prête pour la production, tandis que R1 reste un benchmark académique.
Foire aux questions
V3.1 est-il simplement une version plus rapide de R1 ?
Pas exactement. Alors que V3.1-Think égalise R1 en qualité de raisonnement, son mode non-pensée offre une latence ultra-faible. Plus important encore, V3.1 prend en charge les tâches agentiques et l’utilisation structurée d’outils, ce que R1 ne fait pas (nativement).
Pourquoi DeepSeek a-t-il sauté « R2 » dans le nom ?
Parce que V3.1 n’est pas seulement un nouveau modèle de raisonnement — c’est un nouveau paradigme hybride. Le nom signale que DeepSeek se concentre sur la préparation à l’ère des agents, pas seulement sur une meilleure logique.
Comment puis-je essayer DeepSeek V3.1 facilement ?
Vous pouvez utiliser Novita AI pour tester DeepSeek V3.1 instantanément dans leur playground gratuit. Novita propose :
✅ Prise en charge complète des modèles DeepSeek V3.1, R1 et Turbo
💸 H100 à partir de 0,90 $/h, H200 à partir de 1,63 $/h (tarification spot)
Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui booste vos ambitions IA. API intégrées, sans serveur, instance GPU — les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et faites de votre vision IA une réalité.
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