Points clés
✅ Méthodes d’entraînement :
DeepSeek V3 : Pré-entraînement → SFT → RL pour une adaptabilité dynamique.
Qwen 2.5 : Pré-entraînement spécifique à un domaine (ex. code, mathématiques).
✅ Performance :
DeepSeek domine en codage (36 % contre 28 %), en mathématiques (89 % contre 86 %) et en benchmarks de raisonnement.
Qwen excelle dans les tâches multilingues (29 langues contre 3).
✅ Coût et vitesse :
Qwen : coût plus faible (0,38 $/M tokens d’entrée) et sortie plus rapide.
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La bataille entre les modèles de langage MoE (Mixture of Experts) s’intensifie avec DeepSeek V3 (décembre 2024) et Qwen 2.5 72B (septembre 2024). Alors que DeepSeek vise la précision technique et l’interaction dynamique, Qwen privilégie l’efficacité multilingue et les économies de coût. Cette comparaison explore leurs forces, faiblesses et cas d’usage idéaux.
Comparaison complète : DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B
| Catégorie | DeepSeek V3 | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| Date de sortie | 27 décembre 2024 | 19 septembre 2024 |
| Taille du modèle | 671B paramètres (37B actifs/token, MoE) | 72B paramètres (MoE) |
| Méthode d’entraînement | Pré-entraînement → SFT → RL | Pré-entraînement spécifique au domaine (ex. données code/math) |
| Données d’entraînement | 14,8 T tokens | 18 T tokens |
| Benchmarks clés | - LiveCodeBench : 36 % - GPQA : 56 % - MATH-500 : 89 % - MMLU-Pro : 76 % |
- LiveCodeBench : 28 % - GPQA : 49 % - MATH-500 : 86 % - MMLU-Pro : 72 % |
| Support multilingue | ✅ Chinois, Anglais | ✅ 29 langues |
| Coût ($/M tokens) | Entrée : 0,89 $ Sortie : 0,89 $ Turbo : débit ×3 + 20 % de réduction |
Entrée : 0,38 $ Sortie : 0,40 $ |
| Configuration matérielle requise | VRAM : 171,8 Go GPU : 8~16 Go (optimisé pour MoE) |
VRAM : 145,5 Go GPU : Minimum 32 Go |
| Points forts | - Raisonnement haute précision - Adaptation dynamique aux tâches - Haut débit |
- Faible coût - Couverture multilingue - Optimisations spécifiques au domaine |
| Idéal pour | R&D technique, assistants IA temps réel, traitement cloud à grande échelle | Projets à budget limité, tâches multilingues statiques, workflows spécialisés code/mathématiques |
Ce qu’il vous faut
| Besoin | Choix recommandé |
|---|---|
| Tâches de codage/mathématiques/QA | ✅ DeepSeek V3 (plus grande précision) |
| Contenu multilingue | ✅ Qwen 2.5 (29 langues + coût réduit) |
| Interaction temps réel | ✅ DeepSeek V3 Turbo (optimisé par RL) |
| Budget limité | ✅ Qwen 2.5 (économique) |
| GPU < 32 Go | ✅ DeepSeek V3 (support 8~16 Go) |
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 :
- Fonctionnalités clés :
- Taille du modèle : 671B paramètres (37B actifs/token)
- Tokeniseur : tokeniseur multilingue basé sur SentencePiece
- Langues supportées : axé sur le chinois et l’anglais
- Multimodal : Texte uniquement
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Formats de stockage : inférence FP8/BF16
- Architecture : Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Données d’entraînement : 14,8 T tokens pour le pré-entraînement
- Méthode d’entraînement : Pré-entraînement → Supervised Fine-Tuning (SFT) → Reinforcement Learning (RL)
Qwen 2.5 72B
- Date de sortie : 19 septembre 2024 (série Qwen 2.5)
- Échelle du modèle :
- Fonctionnalités clés :
- Taille du modèle : 72B paramètres
- Langues supportées : fort support multilingue 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) + Multi-Head Latent Attention
- Données d’entraînement : entraîné sur un vaste jeu de données de 18 billions de tokens
- Méthode d’entraînement : pré-entraînement selon différentes données
DeepSeek V3 exploite un entraînement en plusieurs étapes avec Supervised Fine-Tuning (SFT) et Reinforcement Learning (RL), permettant une optimisation continue à partir des retours humains (par exemple, respect des instructions, alignement de la sécurité). Son architecture MoE ajuste dynamiquement les poids des experts, permettant à un seul modèle de s’adapter de manière flexible à des tâches multi-domaines (ex. génération de code, raisonnement mathématique) sans nécessiter de réentraînement spécifique à une tâche.
En revanche, Qwen 2.5 72B repose uniquement sur le pré-entraînement et nécessite de réentraîner des modèles spécialisés pour différents domaines (ex. Qwen2.5-Coder pour le code et Qwen2.5-Math pour les mathématiques). Bien que ces modèles spécialisés obtiennent des améliorations de performance significatives grâce à des données massives spécifiques au domaine (ex. 5,5 T tokens de code pour Qwen2.5-Coder) et des méthodes de raisonnement multi-modal (CoT, PoT, TIR), leur généralisation est limitée par des distributions de données statiques, ce qui les rend plus adaptés aux tâches spécialisées (ex. évaluation de programmation, raisonnement mathématique bilingue) qu’aux scénarios interactifs dynamiques.
Comparaison de la vitesse
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Comparaison de la vitesse
source : artificialanalysis
Comparaison des coûts sur Novita AI
| Modèle | Contexte | Prix d’entrée ($/M tokens) | Prix de sortie ($/M tokens) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-v3-turbo | 64000 | 0,40 $ | 1,30 $ |
| deepseek/deepseek_v3 | 64000 | 0,89 $ | 0,89 $ |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | 0,38 $ | 0,40 $ |
Qwen 2.5 72B surpasse DeepSeek V3 en vitesse de sortie et en latence. Les prix d’entrée et de sortie de DeepSeek V3 sont nettement plus élevés que ceux de Qwen 2.5 72B.
Il est à noter que Novita AI lance une version Turbo avec un débit ×3 et une réduction temporaire de 20 % ! Essayez-la maintenant !
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 V3 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Codage) | 36 | 28 |
| GPQA Diamond | 56 | 49 |
| MATH-500 | 89 | 86 |
| MMLU-Pro | 76 | 72 |
Ces résultats suggèrent que l’approche d’apprentissage par renforcement itératif pilotée par machine de DeepSeek V3 pourrait être particulièrement efficace pour développer des capacités plus fortes dans des domaines techniques spécialisés nécessitant un raisonnement précis et des compétences de résolution de problèmes structurées.
Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, vous pouvez consulter 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.
Exigences matérielles
| Modèle | VRAM | GPU recommandé |
| DeepSeek V3 | 171,8 Go | 8x RTX4090 ou 4 x A100 ou 2 x H100 |
| Qwen 2.5 72B | 145,5 Go | 8x RTX4090 ou 4 x A100 ou 2 x H100 |
Applications et cas d’usage
DeepSeek V3
Cas d’usage :
- Tâches techniques de haute précision : Génération de code, raisonnement mathématique et QA complexe (ex. outils de programmation, analyse R&D).
- Interaction dynamique : Assistants IA en temps réel nécessitant le respect des instructions et l’alignement de la sécurité (ex. conseil financier, juridique).
- Haut débit : La version Turbo convient au traitement par lots à grande échelle (ex. gestion de documents multilingues, services cloud).
Points forts :
- Performances supérieures en codage (LiveCodeBench : 36 %), mathématiques (MATH-500 : 89 %) et raisonnement (GPQA : 56 %).
- L’architecture MoE réduit les paramètres actifs (37B/671B), équilibrant efficacité et précision.
Qwen 2.5 72B
Cas d’usage :
- Tâches multilingues statiques : Génération/traduction de contenu en 29 langues (ex. marketing mondial, documentation localisée).
- Workflows spécifiques au domaine : Modèles spécialisés ré-entraînés (ex. Qwen2.5-Coder pour l’évaluation de code, Qwen2.5-Math pour la résolution bilingue de problèmes).
- Projets à budget limité : Coût réduit (0,38 $/M tokens d’entrée) pour des besoins multilingues de base (ex. startups, recherche académique).
Points forts :
- Données massives spécifiques au domaine (5,5 T tokens de code pour les modèles de codage).
- Supporte diverses méthodes de raisonnement (CoT, PoT, TIR) pour des tâches structurées.
Accessibilité et déploiement via Novita AI
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant un GPU cloud 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
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 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 de complétion de chat 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_v3"
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 votre inscription, Novita AI vous offre un crédit de 0,5 $ pour commencer !
Si le crédit gratuit est épuisé, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.
Choisissez DeepSeek V3 pour la précision technique et l’adaptabilité, ou Qwen 2.5 72B pour des tâches multilingues économiques. Pour les entreprises, l’augmentation du débit de DeepSeek Turbo et l’essai gratuit de Novita AI en font une option convaincante.
Questions fréquentes
Comparaison des coûts entre Qwen 2.5 72B et DeepSeek V3 ?
Qwen coûte 0,38 $/M tokens d’entrée contre 0,89 $/M pour DeepSeek.
Pourquoi choisir Qwen 2.5 ?
Pour le support multilingue (29 langues) ou les budgets serrés.
Comment tester Qwen 2.5 72B et DeepSeek V3 ?
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