DeepSeek R1Un modèle de langage large open-source faisant preuve d'une excellente capacité de raisonnement, de mathématiques et de tâches de programmation avec une licence MIT pour l'utilisation et la modification gratuites.

DeepSeek R1 est un modèle de langage open-source à grande échelle qui excelle dans les tâches de raisonnement, de mathématiques et de codage. Il utilise une architecture de mélange d'experts (MoE) avec 37 milliards de paramètres actifs et 671 milliards de paramètres au total, prenant en charge une longueur de contexte de 128K. Le modèle intègre des techniques d'apprentissage par renforcement avancées pour atteindre des capacités de raisonnement auto-vérification, de réflexion multi-étapes et alignées sur l'humain. DeepSeek R1 a atteint des performances à l'état de l'art dans divers benchmarks, notamment un taux de précision de 97,3 % sur MATH-500, un taux de réussite de 79,8 % sur AIME 2024, et surpassant 96,3 % des participants à Codeforces. Le modèle est disponible en plusieurs variantes, allant de 1,5 milliard à 70 milliards de paramètres, et est sous licence MIT pour une utilisation et une modification gratuites. DeepSeek R1 peut être utilisé en ligne gratuitement, et une version accélérée par WebGPU peut fonctionner localement dans un navigateur. Le modèle est conçu pour la résolution de problèmes complexes, la compréhension multilingue et la génération de code de niveau production. Ses points forts incluent des capacités exceptionnelles de raisonnement mathématique, de génération de code et de compréhension du langage naturel. Cependant, en tant que modèle open-source, il peut nécessiter une expertise technique pour le déployer et l'affiner pour des cas d'utilisation spécifiques. DeepSeek R1 est positionné parmi les meilleurs modèles d'IA au monde, avec des capacités comparables aux solutions propriétaires leaders. Sa nature open-source permet un développement communautaire et des mises à niveau continues, notamment une prise en charge multimodale prévue, une amélioration conversationnelle et une optimisation de l'inférence distribuée. Le modèle a un développement par apprentissage par renforcement pur, ce qui lui permet d'atteindre des performances en mathématiques de niveau GPT-4 à un coût nettement inférieur. La capacité de visualisation de la chaîne de pensée répond aux défis de la « boîte noire » de l'IA, en fournissant des informations sur le processus de raisonnement du modèle. L'API de DeepSeek R1 propose un endpoint compatible OpenAI pour l'intégration, tarifé à 0,14 $ par million de tokens. Les poids du modèle sont open-source, permettant une utilisation commerciale et des modifications.