Points clés
Entraînement
DeepSeek V3 : Suit un pipeline traditionnel de pré-entraînement (14,8T tokens) → Supervised Fine-Tuning (SFT) → Reinforcement Learning (RL).
DeepSeek R1 : Se concentre sur une approche d’entraînement centrée sur le RL, démarrant avec un fine-tuning à froid et intégrant plusieurs étapes de RL pour optimiser le raisonnement.
Performances sur les benchmarks
DeepSeek V3 : Bonnes performances générales sur les benchmarks, obtenant 87,4 % sur MMLU et 90,0 % sur MATH-500.
DeepSeek R1 : Excelle dans les tâches de raisonnement intensif, avec 96,3 % sur Codeforces et 97,3 % sur MATH-500, surpassant V3 dans les défis spécifiques à un domaine.
Applications
DeepSeek V3 : Un modèle polyvalent adapté à la compréhension du langage naturel, au codage et à la génération de texte, largement applicable dans l’éducation, la création de contenu et l’automatisation des entreprises.
DeepSeek R1 : Optimisé pour les tâches de raisonnement avancé comme l’inférence logique et la résolution de problèmes en plusieurs étapes, idéal pour les secteurs de la santé, de la finance, des services juridiques et d’autres cas d’usage spécifiques.
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Le paysage de l’IA a été révolutionné par l’introduction des modèles DeepSeek V3 et R1. Ces modèles de langage avancés représentent des étapes importantes dans les capacités de traitement du langage naturel et de raisonnement. Cet article fournit une comparaison détaillée de DeepSeek V3 et DeepSeek R1, explorant leurs fonctionnalités, performances et applications pratiques.
Présentation de base des modèles
Pour commencer notre comparaison, comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
DeepSeek V3
- Date de sortie : 27 décembre 2024
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques principales :
- Taille du modèle : 671B paramètres (37B actifs/token)
- Tokenizer : Tokenizer multilingue basé sur SentencePiece
- Langues supportées : Principalement le chinois, l’anglais et le japonais
- Multimodal : Texte uniquement
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Formats de stockage : Inférence FP8/BF16
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Méthode d’entraînement : Pré-entraînement → Supervised Fine-Tuning (SFT) → Reinforcement Learning (RL)
- Données d’entraînement : 14,8T tokens pour le pré-entraînement
DeepSeek R1
- Date de sortie : 21 janvier 2025
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques principales :
- Taille du modèle : 671B paramètres (37B actifs/token)
- Tokenizer : Tokenizer amélioré avec des 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 un pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Données d’entraînement : Base V3 + données d’optimisation RL
Comparaison des modèles
Similarités :
- Même taille de modèle (671B paramètres, 37B paramètres actifs par token).
- Utilisent tous deux l’architecture Mixture-of-Experts (MoE).
- Modèles multilingues excellant en anglais et en chinois.
Différences clés :
- Méthodes d’entraînement : V3 utilise un pipeline traditionnel de pré-entraînement, de fine-tuning supervisé (SFT) et d’apprentissage par renforcement (RL). En revanche, R1 se concentre sur une approche centrée sur le RL, intégrant un fine-tuning à froid et des mécanismes de récompense pour améliorer les capacités de raisonnement.
Comparaison de vitesse
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Comparaison de vitesse
source de artificialanalysis
Comparaison des coûts
source de artificialanalysis
DeepSeek R1 dépasse DeepSeek V3 en vitesse de sortie, mais son temps de réponse total est plus long. Les prix d’entrée et de sortie de DeepSeek R1 sont significativement plus élevés que ceux de DeepSeek V3.
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 (%) | DeepSeek-V3 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96,3 | 63,6 |
| GPQA Diamond | 71,5 | 62,1 |
| MATH-500 | 97,3 | 90,0 |
| MMLU | 90,8 | 87,4 |
Ces résultats suggèrent que DeepSeek-R1 est mieux optimisé pour les tâches de raisonnement intensif et spécifiques à un domaine (par exemple, Codeforces et MATH-500), tandis que DeepSeek-V3 offre des performances solides, bien que légèrement inférieures, sur ces benchmarks.
Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, consultez ces articles :
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b : Tâches linguistiques vs Code et Mathématiques
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3 : Comparaison de l’efficacité et des performances.
Applications et cas d’usage
DeepSeek V3
- Conçu pour un large éventail de tâches, y compris la compréhension du langage naturel, le codage et la résolution de problèmes de base.
- Applicable dans des secteurs comme l’éducation, la création de contenu et l’automatisation des entreprises.
- Excelle dans des domaines comme la génération de texte, la complétion de code et le raisonnement mathématique.
- Modèle polyvalent et généraliste adapté à diverses applications.
DeepSeek R1
- Taillé pour les tâches nécessitant un raisonnement avancé, une inférence logique et une résolution de problèmes mathématiques.
- Idéal pour relever des défis complexes et spécifiques à un secteur dans des domaines comme la santé, la finance et les services juridiques.
- Particulièrement efficace pour les tâches nécessitant un raisonnement en chaîne de pensée (CoT) étendu, comme le diagnostic de problèmes complexes, l’analyse de scénarios en plusieurs étapes et la synthèse d’informations à partir de grands ensembles de données.
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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 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="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)
model = "deepseek/deepseek_v3"
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)
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DeepSeek V3 et DeepSeek R1 sont des LLM puissants avec des forces distinctes. DeepSeek V3 est un modèle polyvalent et généraliste connu pour son efficacité et ses performances solides dans diverses tâches. DeepSeek R1, quant à lui, est un modèle spécialisé optimisé pour le raisonnement avancé. Le choix entre les deux dépend des exigences spécifiques de l’application. Les deux modèles représentent des avancées significatives dans le domaine, défiant les modèles existants par leurs performances, leur efficacité et leur accessibilité open-source.
Foire aux questions
Quelle est la principale différence entre DeepSeek V3 et R1 ?
DeepSeek V3 est un modèle généraliste, tandis que R1 est spécifiquement conçu pour les tâches de raisonnement avancé.
Ces modèles nécessitent-ils un matériel spécial ?
Oui, les deux modèles sont volumineux et nécessitent un matériel haute performance, en particulier des GPU avec une mémoire VRAM conséquente.
Comment les modèles sont-ils entraînés ?
DeepSeek V3 est pré-entraîné sur 14,8 billions de tokens. DeepSeek R1 est basé sur DeepSeek V3, utilisant le fine-tuning et l’apprentissage par renforcement pour les capacités de raisonnement.
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