DeepSeek est une série de modèles de transformateurs créés par High-Flyer, une entreprise relativement petite basée en Chine. Les modèles les plus importants de cette série sont DeepSeek V3 et DeepSeek R1. Ces modèles partagent la technologie fondamentale commune à d'autres grands modèles de langage (LLM) tels que GPT d'OpenAI et LLaMA de Meta. Cependant, ils se distinguent par plusieurs innovations clés.
Fondamentalement, les modèles DeepSeek sont des réseaux neuronaux basés sur Transformer. Ils fonctionnent en prédisant le mot suivant dans une séquence en utilisant le contexte fourni par les mots précédents, un peu comme une version avancée du prédicteur de texte de votre téléphone portable. Cette technologie est également utilisée par ChatGPT et d'autres systèmes de langage génératif largement utilisés. Ce qui distingue les modèles DeepSeek, c'est leur amélioration de l'efficacité, l'introduction de nouvelles techniques de formation et une approche plus ouverte du développement de l'IA.
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Depuis sa création, DeepSeek a régulièrement lancé de grands modèles d'IA hautes performances. Début 2024, DeepSeek a publié son premier grand modèle, le DeepSeek LLM. Ce modèle, utilisant 67 milliards de paramètres et formé sur un ensemble de données de 2 000 milliards de jetons, a démontré des capacités supérieures de compréhension et de génération de langage. Par la suite, le modèle DeepSeek-V2 a également connu un succès notable, offrant une rentabilité et des performances exceptionnelles comparables à celles de GPT-4 Turbo, ce qui lui a valu le surnom de « Pinduoduo du monde de l'IA ».
En 2025, DeepSeek s'est imposé comme un pionnier de l'innovation technologique, en introduisant différents modèles dotés d'algorithmes efficaces, comme le DeepSeek-R1. Ce modèle, qui s'appuie sur l'apprentissage par renforcement, a affiché des performances exceptionnelles dans des domaines comme les mathématiques et le codage, tout en ne coûtant que 3 à 5 % de moins que ses concurrents.
Ces avancées sont étroitement liées à l'accent mis par DeepSeek sur les améliorations techniques. DeepSeek met l'accent sur les mises à niveau des algorithmes et l'optimisation de la puissance de calcul en adoptant une architecture à faible mélange d'experts. En outre, il améliore l'efficacité de calcul grâce à une allocation dynamique adaptative des ressources, garantissant des capacités de calcul robustes dans les applications pratiques
Dans les applications pratiques, DeepSeek a démontré une capacité mature à s’adapter au marché.
Dans le secteur B2B, DeepSeek fournit des solutions efficaces dans divers secteurs, notamment la finance, le gouvernement et la fabrication.
Sur le marché grand public, DeepSeek a rapidement gagné en popularité, devenant un assistant intelligent dans la vie quotidienne. Qu'il s'agisse d'offrir une aide à l'apprentissage, un soutien émotionnel ou de stimuler la créativité, DeepSeek répond de manière exhaustive aux besoins des utilisateurs et a reçu des retours positifs.
La stratégie tarifaire de DeepSeek constitue un autre avantage significatif.
Ses services API sont proposés à des prix très raisonnables, ne coûtant qu'un tiers de ce que facture OpenAI, ce qui le rend plus accessible aux petites et moyennes entreprises et aux développeurs individuels.
De plus, DeepSeek adhère à une stratégie open source, qui attire une large participation et des contributions de la part des développeurs, favorisant ainsi un écosystème de développement technologique robuste.
L’une des caractéristiques marquantes de DeepSeek est son engagement en faveur de l’ouverture. Contrairement à des entreprises comme OpenAI, qui gardent souvent leurs modèles et leurs méthodologies de formation confidentiels, DeepSeek a partagé ses modèles et son code avec le public. Cette transparence offre un changement rafraîchissant dans un secteur généralement marqué par le secret.
En rendant ses modèles accessibles, DeepSeek contribue à uniformiser les règles du jeu. Les petites organisations et les chercheurs individuels ont désormais la possibilité d’expérimenter et d’améliorer ces modèles sans avoir besoin de ressources informatiques importantes. Cette approche est sur le point d’accélérer l’innovation.
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