DeepSeek-R1 représente une avancée majeure dans les capacités de raisonnement de l'IA, développée grâce à des approches innovantes d'apprentissage par renforcement. Ce puissant modèle démontre des performances exceptionnelles en mathématiques, codage et tâches de raisonnement complexe, établissant de nouveaux standards pour les capacités de résolution de problèmes de l'IA.
Accédez à DeepSeek-R1 via plusieurs plateformes et services
DeepSeek-R1 est un modèle d'IA révolutionnaire qui révolutionne les capacités de raisonnement machine. Construit sur l'apprentissage par renforcement à grande échelle sans fine-tuning supervisé traditionnel, DeepSeek-R1 a naturellement développé de puissants comportements de raisonnement qui lui permettent de résoudre des problèmes complexes dans divers domaines.
Ce qui distingue DeepSeek-R1 est son approche unique d'entraînement et son architecture. Avec 671B paramètres totaux et 37B paramètres activés par token, DeepSeek-R1 démontre des capacités remarquables en résolution de problèmes mathématiques, génération de code et tâches de raisonnement logique, tout en maintenant des capacités d'inférence efficaces.
Découvrez les capacités innovantes qui font de DeepSeek-R1 un leader en raisonnement IA
DeepSeek-R1 excelle dans la résolution de problèmes complexes grâce à son approche unique d'apprentissage par renforcement, démontrant des capacités de raisonnement similaires à celles des humains.
Atteint des performances exceptionnelles sur des tâches mathématiques difficiles, y compris les benchmarks AIME et MATH-500.
Démontre des capacités de codage exceptionnelles dans plusieurs langages de programmation et tâches complexes d'ingénierie logicielle.
Utilise un puissant modèle de 671B paramètres avec 37B paramètres activés par token pour des performances optimales.
Dispose d'une fenêtre de contexte de 128K pour gérer efficacement les tâches de raisonnement complexes en plusieurs étapes.
Fournit de fortes performances dans plusieurs langues, excellant particulièrement dans les tâches en anglais et en chinois.
Découvrez comment les chercheurs et développeurs exploitent les capacités de DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 se distingue par son approche pure d'apprentissage par renforcement pour développer des capacités de raisonnement, sans s'appuyer sur le fine-tuning supervisé traditionnel. Cette méthodologie d'entraînement innovante a permis au modèle de développer naturellement des capacités sophistiquées de résolution de problèmes et de démontrer des performances remarquables dans diverses tâches de raisonnement.
DeepSeek-R1 est disponible via plusieurs canaux pour répondre à différents besoins. Vous pouvez y accéder via notre plateforme de chat interactive pour une utilisation immédiate, l'intégrer via nos services API complets pour des applications personnalisées, ou télécharger les poids du modèle open-source pour un déploiement local. Chaque option est accompagnée d'une documentation détaillée et d'un support communautaire pour vous aider à démarrer.
DeepSeek-R1 excelle particulièrement dans le raisonnement mathématique, la génération de code et les tâches complexes de résolution de problèmes dans divers domaines. Il a démontré des performances exceptionnelles sur des benchmarks mathématiques difficiles comme AIME et MATH-500, tout en montrant des capacités supérieures dans les tâches d'ingénierie logicielle, de raisonnement logique et de décomposition de problèmes en plusieurs étapes.
Oui, DeepSeek-R1 est disponible sous la licence MIT, qui permet une utilisation commerciale et des modifications. Cette licence permissive permet aux entreprises d'intégrer DeepSeek-R1 dans leurs produits et services tout en conservant leurs droits de propriété intellectuelle sur leurs implémentations. Nous encourageons l'adoption commerciale tout en respectant les termes de la licence.
Les exigences matérielles dépendent de votre choix de déploiement et de votre cas d'utilisation spécifique. Pour le modèle complet, nous recommandons des GPU haute performance avec suffisamment de VRAM. Cependant, nous proposons également des versions optimisées et des modèles quantifiés qui peuvent fonctionner sur du matériel plus modeste. Notre documentation technique fournit des spécifications détaillées pour différents scénarios de déploiement et options d'optimisation.
DeepSeek-R1 atteint des performances comparables ou supérieures aux modèles leaders sur divers benchmarks, excellant particulièrement dans les tâches de raisonnement. En raisonnement mathématique, il surpasse de nombreux modèles existants sur les benchmarks standard, tandis qu'en tâches de codage, il démontre une compréhension supérieure des principes d'ingénierie logicielle et des stratégies de résolution de problèmes.
Oui, DeepSeek-R1 démontre de fortes capacités multilingues, particulièrement en anglais et en chinois. Le modèle peut comprendre et générer du contenu de haute qualité dans plusieurs langues, le rendant adapté aux applications internationales. Ses capacités de raisonnement restent cohérentes dans différentes langues, permettant une résolution sophistiquée des problèmes quelle que soit la langue d'entrée.
DeepSeek-R1 dispose d'une fenêtre de contexte de 128K, lui permettant de gérer efficacement des tâches de raisonnement complexes en plusieurs étapes. Cette fenêtre de contexte étendue permet au modèle de maintenir la cohérence dans les longs documents, de suivre des chaînes de raisonnement complexes et de gérer des discussions techniques détaillées tout en gardant trace de toutes les informations pertinentes.
DeepSeek-R1 a été entraîné en utilisant une approche unique axée sur l'apprentissage par renforcement, permettant le développement naturel des capacités de raisonnement. Ce processus d'entraînement innovant impliquait des mécanismes de récompense soigneusement conçus qui encourageaient le modèle à développer naturellement des stratégies sophistiquées de résolution de problèmes, plutôt que de simplement imiter les réponses humaines. La méthodologie d'entraînement représente une rupture significative avec les approches traditionnelles d'entraînement des modèles de langage.
Oui, DeepSeek-R1 propose des versions distillées allant de 1,5B à 70B paramètres, le rendant accessible pour divers scénarios de déploiement. Ces modèles plus petits conservent une grande partie des capacités de raisonnement du modèle complet tout en nécessitant significativement moins de ressources de calcul. Chaque version est optimisée pour différents cas d'utilisation, permettant aux utilisateurs de choisir le modèle le plus approprié pour leurs besoins spécifiques et leurs contraintes matérielles.