Bataille passée · 2026-02-20 UTC
LLM Duel — 20 février 2026
De la catégorie LLM. 14 marques placées sur 3 combattants. DeepSeek R1 a décroché la couronne.
Classement final
Le casting
Les combattants
Profils de chaque outil ayant concouru dans cette bataille, classés par leur score final.
DeepSeek R1
Un 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.
Répartition des critères
- Architecture Mixture of Experts (MoE)
- Techniques d'apprentissage par renforcement avancées
- Capacités de vérification automatique et réflexion multi-étapes
- Raisonnement aligné sur les humains
- Support de longueur de contexte de 128 K
- Endpoint API compatible OpenAI
Pixtral 12B 24.09
Modele multimodal 12B gérant des images et du texte interrompus avec une fenêtre de contexte de 128 K.
Pixtral 12B 24.09 est un modèle multimodal de Mistral AI qui traite à la fois les images et le texte dans une seule séquence, prenant en charge des tailles d'images et des ratios d'aspect variables. Il utilise un décodeur de langage à 12 milliards de paramètres associé à un encodeur de vision, permettant des tâches telles que la réponse à des questions visuelles, la compréhension de documents, l'interprétation de graphiques et la légendation d'images. Le modèle accepte un contexte de jusqu'à 128K tokens, permettant d'intercaler plusieurs images avec du texte long dans une seule invite. Publié sous une licence ouverte, il peut être déployé localement ou via des fournisseurs d'inférence, ce qui le rend adapté aux développeurs qui créent des applications de vision-langage, des flux de travail de recherche et des agents multimodaux.
Répartition des critères
- Modèle de vision-langage de 12 milliards de paramètres
- Entrées d'image et de texte interrompues
- Fenêtre de contexte de 128 K de jetons
- Support natif de tailles d'image variables
- Lecture des poids ouverts
- Adéquat pour l'OCR, la VQA et l'étiquetage d'images
DeepSeek V3
Modèle open-source à base de mélanges d'experts offrant des capacités de raisonnement au niveau de GPT-4o, tout en faisant moins cher.
DeepSeek V3 est un modèle de langage à grande échelle de type mixture-of-experts (MoE) développé par DeepSeek AI. Il n'active qu'un sous-ensemble de ses paramètres totaux par jeton, ce qui lui permet de délivrer des performances élevées en raisonnement, en mathématiques et en tâches de codage, tout en maintenant des coûts d'inférence nettement inférieurs à ceux des modèles denses comparables. Publié avec des poids ouverts, DeepSeek V3 est devenu un choix populaire pour les développeurs et les chercheurs qui ont besoin d'un modèle de fond capable qu'ils peuvent héberger eux-mêmes, ajuster finement ou intégrer via l'API. Les benchmarks le placent de manière compétitive face aux modèles propriétaires leaders comme GPT-4o, en particulier lors des évaluations de mathématiques et de raisonnement logique. Le modèle est particulièrement adapté aux assistants techniques, aux pipelines de génération de code, aux flux de travail de recherche et à toute application où la qualité du raisonnement et l'efficacité budgétaire sont importantes.
Répartition des critères
- Architecture à base de mélanges d'experts
- Bilan de performance de raisonnement et de mathématiques compétitif
- Poids du modèle open-source
- Accès API via la plateforme DeepSeek
- Support d'une fenêtre de contexte large
- Améliorable en mode fine-tuning