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mercredi 12 mars 2025

QwQ is the reasoning model of the Qwen series.

 QwQ is the reasoning model of the Qwen series.

tools32b

852.5K5 days ago

8 Tags

Readme

QwQ is the reasoning model of the Qwen series. Compared with conventional instruction-tuned models, QwQ, which is capable of thinking and reasoning, can achieve significantly enhanced performance in downstream tasks, especially hard problems. QwQ-32B is the medium-sized reasoning model, which is capable of achieving competitive performance against state-of-the-art reasoning models, e.g., DeepSeek-R1, o1-mini.

Future Work

This marks Qwen’s initial step in scaling Reinforcement Learning (RL) to enhance reasoning capabilities. Through this journey, we have not only witnessed the immense potential of scaled RL but also recognized the untapped possibilities within pretrained language models. As we work towards developing the next generation of Qwen, we are confident that combining stronger foundation models with RL powered by scaled computational resources will propel us closer to achieving Artificial General Intelligence (AGI). Additionally, we are actively exploring the integration of agents with RL to enable long-horizon reasoning, aiming to unlock greater intelligence with inference time scaling.

Reference

QwQ-32B est open-weight en Hugging Face et ModelScope sous la licence Apache 2.0 et est accessible via Qwen Chat.


Travaux futurs

"Il s’agit de la première étape de Qwen dans la mise à l’échelle de l’apprentissage par renforcement (RL) pour améliorer les capacités de raisonnement. Tout au long de ce parcours, nous avons non seulement été témoins de l’immense potentiel de l’apprentissage par renforcement à l’échelle, mais nous avons également reconnu les possibilités inexploitées des modèles de langage pré-entraînés. Alors que nous travaillons au développement de la prochaine génération de Qwen, nous sommes convaincus que la combinaison de modèles de base plus solides avec l’apprentissage par renforcement alimenté par des ressources de calcul à grande échelle nous rapprochera de la réalisation de l’intelligence artificielle générale (AGI). De plus, nous explorons activement l’intégration des agents avec l’apprentissage par renforcement pour permettre un raisonnement à long terme, dans le but d’obtenir une plus grande intelligence grâce à la mise à l’échelle temporelle de l’inférence."

Qwen :  

https://qwenlm.github.io/

https://chat.qwen.ai/

QwQ 32B Demo - a Hugging Face Space by Qwen

https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-Demo


Je suis Qwen, un assistant IA conçu pour vous aider! Je suis développé par Alibaba Cloud et je peux répondre à des questions, fournir des informations, vous aider avec des tâches et bien plus. N'hésitez pas à me poser des questions ou à demander de l'aide! 😊

Okay, the user asked "qui êtes vous ?" which is French for "Who are you?" I need to respond in French since they used that language.
First, I should introduce myself as a helpful AI assistant. Mention my name, Qwen, and who developed me, Alibaba Cloud. Keep it friendly and straightforward.
Also, I should highlight my capabilities briefly—answering questions, providing info, assisting with tasks. Maybe add that I can help with various topics.
Make sure the response is concise but covers the main points. Avoid any technical jargon. Keep the tone polite and approachable.
Check for any grammar mistakes in French. Use proper sentence structure. Maybe end with an offer to help further.

--- 
Erol GIRAUDY 

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mercredi 29 janvier 2025

DeepSeek R1 et son modèle économique et son analyse

La communauté de l’IA est en effervescence autour de DeepSeek R1, un nouveau modèle de raisonnement open-source.

Utiliser DeepSeek SANS CENSURE en Chine (GRATUIT !) 


Introduction :

DeepSeek R1 est un modèle de langage avancé développé par DeepSeek, une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel. Voici quelques avantages potentiels de DeepSeek R1, bien que les spécificités puissent varier en fonction de ses fonctionnalités exactes et de ses cas d'utilisation :

1. **Compréhension contextuelle avancée** : DeepSeek R1 est probablement conçu pour comprendre et générer du texte en tenant compte du contexte, ce qui permet des interactions plus naturelles et précises.

2. **Polyvalence** : Il peut être utilisé pour une variété de tâches, telles que la traduction automatique, la génération de contenu, l'assistance virtuelle, et bien d'autres.

3. **Apprentissage continu** : Les modèles comme DeepSeek R1 peuvent être mis à jour et améliorés avec de nouvelles données, ce qui leur permet de rester pertinents et performants dans un environnement en constante évolution.

4. **Personnalisation** : Il peut être adapté pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise ou d'un secteur d'activité, offrant ainsi des solutions sur mesure.

5. **Efficacité** : En automatisant des tâches répétitives et en fournissant des réponses rapides, DeepSeek R1 peut améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.

6. **Support multilingue** : Il est probablement capable de comprendre et de générer du texte dans plusieurs langues, ce qui est un atout majeur pour les entreprises opérant à l'international.

7. **Intégration facile** : DeepSeek R1 peut être intégré à diverses plateformes et systèmes existants, ce qui facilite son adoption et son utilisation.

8. **Sécurité et confidentialité** : Les modèles de langage modernes sont souvent conçus avec des fonctionnalités de sécurité pour protéger les données sensibles et assurer la confidentialité des utilisateurs.

Ces avantages font de DeepSeek R1 un outil puissant pour les entreprises et les particuliers cherchant à exploiter les capacités de l'intelligence artificielle pour améliorer leurs opérations et services.


Le modèle a été développé par la startup chinoise d’IA DeepSeek, qui affirme que R1 égale, voire surpasse, le ChatGPT o1 d’OpenAI sur plusieurs benchmarks clés, mais fonctionne à une fraction du coût.

« Il pourrait s’agir d’une percée véritablement égalisatrice, idéale pour les chercheurs et les développeurs disposant de ressources limitées, en particulier ceux des pays du Sud », déclare Hancheng Cao, professeur adjoint en systèmes d’information à l’Université Emory.

Le succès de DeepSeek est d’autant plus remarquable compte tenu des contraintes auxquelles sont confrontées les entreprises chinoises d’IA sous la forme d’un contrôle accru des exportations américaines sur les puces de pointe. Mais les premières données montrent que ces mesures ne fonctionnent pas comme prévu. Plutôt que d’affaiblir les capacités d’IA de la Chine, les sanctions semblent pousser les startups comme DeepSeek à innover de manière à privilégier l’efficacité, la mise en commun des ressources et la collaboration.

Pour créer R1, DeepSeek a dû retravailler son processus d’entraînement afin de réduire la pression sur ses GPU, une variété lancée par Nvidia pour le marché chinois dont les performances sont limitées à la moitié de la vitesse de ses meilleurs 
produits, selon Zihan Wang, un ancien employé de DeepSeek et actuellement doctorant en informatique à l’Université Northwestern. 
DeepSeek R1 a été salué par les chercheurs pour sa capacité à s’attaquer à des tâches de raisonnement complexes, en particulier en mathématiques et en codage. Le modèle utilise une approche de « chaîne de pensée » similaire à celle utilisée par ChatGPT o1, qui lui permet de résoudre des problèmes en traitant les requêtes étape par étape.

Dimitris Papailiopoulos, chercheur principal au laboratoire de recherche AI Frontiers de Microsoft, affirme que ce qui l’a le plus surpris à propos de R1, c’est sa simplicité d’ingénierie. « DeepSeek visait à obtenir des réponses précises plutôt qu’à détailler chaque étape logique, ce qui a permis de réduire considérablement le temps de calcul tout en maintenant un haut niveau d’efficacité », explique-t-il.

DeepSeek a également publié six versions plus petites de R1 qui sont suffisamment petites pour fonctionner localement sur des ordinateurs portables. Il affirme que l’un d’entre eux surpasse même l’o1-mini d’OpenAI sur certains benchmarks. « DeepSeek a largement reproduit o1-mini et l’a mis en open source », a tweeté le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas. DeepSeek n’a pas répondu à la demande de commentaires de MIT Technology Review.

Malgré le buzz autour de R1, DeepSeek reste relativement méconnu. Basée à Hangzhou, en Chine, elle a été fondée en juillet 2023 par Liang Wenfeng, un ancien élève de l’Université du Zhejiang avec une formation en ingénierie de l’information et en électronique. Il a été incubé par High-Flyer, un fonds spéculatif que Liang a fondé en 2015. Comme Sam Altman d’OpenAI, Liang vise à construire une intelligence artificielle générale (AGI), une forme d’IA capable d’égaler ou même de battre les humains dans une série de tâches.

L’entraînement de grands modèles de langage (LLM) nécessite une équipe de chercheurs hautement qualifiés et une puissance de calcul substantielle. Dans une récente interview accordée au média chinois LatePost, Kai-Fu Lee, un entrepreneur chevronné et ancien directeur de Google Chine, a déclaré que seuls les « acteurs de première ligne » s’engagent généralement dans la construction de modèles de base tels que ChatGPT, car il nécessite beaucoup de ressources.

La situation est encore compliquée par les contrôles américains à l’exportation de semi-conducteurs avancés. La décision de High-Flyer de s’aventurer dans l’IA est cependant directement liée à ces contraintes. Bien avant les sanctions anticipées, Liang a acquis un stock substantiel de puces Nvidia A100, un type désormais interdit d’exportation vers la Chine. Le média chinois 36Kr estime que l’entreprise dispose de plus de 10 000 unités en stock, mais Dylan Patel, fondateur du cabinet de conseil en recherche sur l’IA SemiAnalysis, estime qu’elle en a au moins 50 000. (Deepseek a plus de 50k GPU Hopper pour être clair. Les gens doivent arrêter d’agir comme s’ils n’avaient que ce cluster A100 de 10 000. Ils sont à la pointe de la recherche ML et de la gestion des infrastructures, mais ils ne le font pas avec beaucoup moins de GPU).

C’est en reconnaissant le potentiel de ce stock pour l’entraînement de l’IA que Liang a créé DeepSeek, qui a pu les utiliser en combinaison avec des puces de faible puissance pour développer ses modèles.

Un petit nouveau :


Des géants de la technologie comme Alibaba et ByteDance, ainsi qu’une poignée de startups avec des investisseurs aux poches profondes, dominent l’espace chinois de l’IA, ce qui rend difficile la concurrence pour les petites et moyennes entreprises. Une entreprise comme DeepSeek, qui n’a pas l’intention de lever des fonds, est rare.

Zihan Wang, l’ancien employé de DeepSeek, a déclaré au MIT Technology Review qu’il avait accès à d’abondantes ressources informatiques et qu’il avait la liberté d’expérimenter lorsqu’il travaillait chez DeepSeek, « un luxe que peu de jeunes diplômés obtiendraient dans n’importe quelle entreprise ».

Dans une interview accordée au média chinois 36Kr en juillet 2024, Liang a déclaré qu’un défi supplémentaire auquel les entreprises chinoises sont confrontées, en plus des sanctions sur les puces, est que leurs techniques d’ingénierie de l’IA ont tendance à être moins efficaces. « Nous [la plupart des entreprises chinoises] devons consommer deux fois plus de puissance de calcul pour obtenir les mêmes résultats. Combiné aux lacunes en matière d’efficacité des données, cela peut signifier avoir besoin d’une puissance de calcul jusqu’à quatre fois supérieure. Notre objectif est de combler continuellement ces lacunes", a-t-il déclaré.

Mais DeepSeek a trouvé des moyens de réduire l’utilisation de la mémoire et d’accélérer les calculs sans sacrifier considérablement la précision. « L’équipe aime transformer un défi matériel en une opportunité d’innovation », explique Wang.

Liang lui-même reste profondément impliqué dans le processus de recherche de DeepSeek, menant des expériences aux côtés de son équipe. « Toute l’équipe partage une culture de collaboration et un dévouement à la recherche hardcore », explique Wang.

Ouvert à tous :


En plus de privilégier l’efficacité, les entreprises chinoises adoptent de plus en plus les principes de l’open source. Alibaba Cloud a publié plus de 100 nouveaux modèles d’IA open source, prenant en charge 29 langues et répondant à diverses applications, notamment le codage et les mathématiques. De même, des startups comme Minimax et 01.AI ont ouvert leurs modèles.

Selon un livre blanc publié l’année dernière par l’Académie chinoise des technologies de l’information et des communications, un institut de recherche affilié à l’État, le nombre de grands modèles de langage d’IA dans le monde a atteint 1 328, dont 36 % proviennent de Chine. Cela positionne la Chine comme le deuxième plus grand contributeur à l’IA, derrière les États-Unis.

« Cette génération de jeunes chercheurs chinois s’identifie fortement à la culture open source parce qu’elle en bénéficie beaucoup », explique Thomas Qitong Cao, professeur adjoint de politique technologique à l’Université Tufts.

« Le contrôle des exportations par les États-Unis a essentiellement poussé les entreprises chinoises dans un coin où elles doivent être beaucoup plus efficaces avec leurs ressources informatiques limitées », explique Matt Sheehan, chercheur en IA au Carnegie Endowment for International Peace. « Nous allons probablement voir beaucoup de consolidation à l’avenir en raison du manque de calcul. »

Cela a peut-être déjà commencé à se produire. Il y a deux semaines, Alibaba Cloud a annoncé qu’il s’était associé à la start-up 01.AI, basée à Pékin, fondée par Kai-Fu Lee, pour fusionner les équipes de recherche et établir un « grand laboratoire industriel ».

« Il est économe en énergie et naturel qu’une sorte de division du travail émerge dans l’industrie de l’IA », déclare Cao, professeur à Tufts. « L’évolution rapide de l’IA exige de l’agilité de la part des entreprises chinoises pour survivre. »

Source : How Chinese company DeepSeek released a top AI reasoning model despite US sanctions | MIT Technology Review 

https://www.technologyreview.com/2025/01/24/1110526/china-deepseek-top-ai-despite-sanctions/

https://github.com/deepseek-ai


https://status.deepseek.com/  Des petites pannes :


Voici une explication détaillée des avantages de DeepSeek R1, en mettant l'accent sur son utilité pour les entreprises, les particuliers et son intégration via des API (interfaces de programmation applicatives) :

1. Compréhension contextuelle avancée

Pour les entreprises/particuliers :

DeepSeek R1 excelle dans la compréhension des nuances linguistiques (sarcasme, ambiguïtés, références culturelles) et retient le contexte d’une conversation ou d’un document sur plusieurs interactions.

Exemple : Gestion de conversations client complexes sans perte d’informations.

API :

Les endpoints (points d’accès) de l’API permettent de transmettre des sessions avec historique pour maintenir le contexte (ex: chatbots, assistants virtuels).

Prise en charge de requêtes longues ou techniques (analyse de contrats, résumés de réunions).

2. Polyvalence via des cas d'usage multiples

Pour les entreprises/particuliers :

Génération de contenu : Rédaction d’articles, de scripts, ou de posts réseaux sociaux.

Analyse de données : Extraction d’insights à partir de données textuelles (enquêtes, feedback clients).

Automatisation : Réponses automatisées aux e-mails, classification de documents.

API :

Des endpoints spécialisés pour chaque tâche (ex: /translate, /summarize, /generate).

Personnalisation des sorties via des paramètres comme temperature (contrôle de la créativité) ou max_tokens (longueur de réponse).

3. Apprentissage continu (Fine-Tuning)

Pour les entreprises :

Adaptation du modèle à des domaines spécifiques (médical, juridique, technique) via l’entraînement sur des données internes.

Exemple : Un modèle dédié au diagnostic médical après entraînement sur des rapports de santé.

API :

Offre des outils pour soumettre des jeux de données et lancer des sessions de fine-tuning via l’API.

Versionning des modèles personnalisés pour éviter les régressions.

4. Personnalisation et flexibilité

Pour les entreprises :

Intégration de règles métier (ex: ton formel vs. informel, conformité juridique).

Création de workflows hybrides (ex: combiner DeepSeek R1 avec des bases de données internes).

API :

Paramètres de requête pour contrôler le style, le format (JSON, XML) ou filtrer les contenus sensibles.

Webhooks pour déclencher des actions en temps réel (ex: alerte en cas de détection de langage inapproprié).

5. Efficacité et scalabilité

Pour les entreprises :

Réduction des coûts en automatisant des tâches répétitives (ex: service client 24/7).

Réponses en temps réel (moins de 2 secondes pour la plupart des requêtes).

API :

Architecture scalable conçue pour gérer des millions de requêtes simultanées.

Options de tarification adaptées (par requête, abonnement mensuel).

6. Support multilingue

Pour les entreprises internationales :

Traduction automatique de haute qualité (ex: site e-commerce en 20 langues).

Analyse de sentiments sur des commentaires en plusieurs langues.

API :

Endpoint /detect-language pour identifier automatiquement la langue d’entrée.

Support de langues rares ou peu représentées dans les modèles classiques.

7. Intégration simplifiée

Pour les développeurs :

Documentation claire avec des exemples de code (Python, JavaScript, etc.).

SDK (kits de développement) prêts à l’emploi pour accélérer l’intégration.

API :

Format RESTful ou GraphQL pour une compatibilité universelle.

Authentification via clés API ou OAuth2.

8. Sécurité et conformité

Pour les entreprises :

Chiffrement des données en transit (TLS 1.3) et au repos.

Conformité RGPD, HIPAA, ou autres régulations sectorielles.

API :

Fonctionnalités de moderation intégrées (filtrage de contenus illégaux ou dangereux).

Audit des logs d’accès via l’interface d’administration.

Cas concrets d’utilisation via API

Service client :

Intégration de DeepSeek R1 dans un chatbot via API pour résoudre 80 % des requêtes sans intervention humaine.

E-commerce :

Génération automatique de descriptions de produits en 10 langues.

Santé :

Analyse de dossiers médicaux via des appels API sécurisés pour suggérer des diagnostics.

Conclusion

DeepSeek R1, grâce à ses API robustes et modulaires, permet aux entreprises de déployer rapidement des solutions d’IA sans infrastructure lourde. Sa flexibilité, sa scalabilité et ses garanties de sécurité en font un outil adapté aussi bien aux startups qu’aux grands groupes. Les particuliers peuvent l’utiliser via des applications tierces ou des interfaces simplifiées (ex: plugins ChatGPT).

Signification symbolique :

"Deep" évoque la profondeur technologique (apprentissage profond, complexité des modèles d'IA).

"Seek" traduit la quête de solutions innovantes, de connaissances ou de progrès dans le domaine de l'IA.

Modèles et prix

Les prix indiqués ci-dessous sont exprimés en unités de par 1 million de jetons. Un jeton, la plus petite unité de texte reconnue par le modèle, peut être un mot, un chiffre ou même un signe de ponctuation. Nous facturons en fonction du nombre total de jetons d’entrée et de sortie par modèle.

Models & Pricing | DeepSeek API Docs   https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing


  • (1) Le modèle deepseek-chat a été mis à niveau vers DeepSeek-V3. pointe vers le nouveau modèle DeepSeek-R1.deepseek-reasoner
  • (2) CoT (Chain of Thought) est le contenu de raisonnement qui donne avant la sortie la réponse finale. Pour plus de détails, veuillez vous référer au modèle de raisonnement。deepseek-reasoner
  • (3) Si elle n’est pas spécifiée, la longueur de sortie maximale par défaut est de 4K. Veuillez ajuster pour prendre en charge des sorties plus longues.max_tokensmax_tokens
  • (4) Veuillez consulter DeepSeek Context Caching pour plus de détails sur la mise en cache contextuelle.
  • (5) Le formulaire indique le prix d’origine et le prix réduit. À partir de maintenant et jusqu’au 2025-02-08 16:00 (UTC), tous les utilisateurs peuvent profiter des prix réduits de l’API DeepSeek. Après cela, il se rétablira au prix fort. DeepSeek-R1 n’est pas inclus dans la remise.
  • (6) Le nombre de jetons de sortie comprend tous les jetons de CoT et la réponse finale, et ils sont facturés de la même manière.deepseek-reasoner

Règles de déduction

La dépense = nombre de jetons × prix. Les frais correspondants seront directement déduits de votre solde rechargé ou de votre solde accordé, avec une préférence pour l’utilisation du solde accordé en premier lorsque les deux soldes sont disponibles.

Les prix des produits peuvent varier et DeepSeek se réserve le droit de les ajuster. Nous vous recommandons de recharger en fonction de votre utilisation réelle et de consulter régulièrement cette page pour obtenir les informations de prix les plus récentes.


Analyse du modèle économique de DeepSeek


Comprendre le tableau de prix : 

Le tableau de prix de DeepSeek détaille les coûts associés à l'utilisation de leurs modèles de langage, DeepSeek-chat (maintenant DeepSeek-V3) et DeepSeek-reasoner. Les coûts sont calculés en fonction du nombre de "tokens" utilisés, qui sont des unités de base représentant les mots ou les parties de mots dans le texte.


Les principaux éléments à retenir sont:


Deux modèles: DeepSeek-chat (orienté conversation) et DeepSeek-reasoner (spécialisé dans le raisonnement).

Coût par token: Les prix varient selon que le token est un "input" (la requête de l'utilisateur) ou un "output" (la réponse du modèle).

Cache: Un système de cache est en place pour réduire les coûts lorsque des requêtes similaires sont faites.

CoT (Chain of Thought): Le modèle DeepSeek-reasoner génère un raisonnement détaillé avant de fournir la réponse finale. Ces tokens de raisonnement sont également facturés.


Promotions: Des prix réduits sont proposés temporairement.


Comment est calculé le coût ?

Le coût total est déterminé en multipliant le nombre de tokens utilisés par le prix unitaire du token. Par exemple, si vous utilisez 10 000 tokens d'entrée et 5 000 tokens de sortie pour le modèle DeepSeek-chat pendant la période de promotion, le coût serait :


Entrée: 10 000 tokens * $0.014/token = $140

Sortie: 5 000 tokens * $0.28/token = $140

Total: $280


Le modèle économique de DeepSeek


Le modèle économique de DeepSeek repose sur un pay-per-use. L'utilisateur ne paie que pour les ressources qu'il consomme (les tokens). Ce modèle est similaire à celui d'autres fournisseurs de services d'IA.


Les principaux avantages de ce modèle pour DeepSeek:


Flexibilité: Les utilisateurs peuvent ajuster leur consommation en fonction de leurs besoins.

Équité: Les utilisateurs ne paient que pour ce qu'ils utilisent.

Scalabilité: Le modèle peut facilement s'adapter à une croissance rapide de l'utilisation.

Les clés de la différenciation de DeepSeek:


Spécialisation: Le modèle DeepSeek-reasoner offre une capacité unique de raisonnement détaillé.


Prix compétitifs: Les promotions et les prix réduits rendent les services de DeepSeek plus attractifs.


Open-source: Bien que les détails ne soient pas explicités dans le tableau, le fait que DeepSeek ait des modèles open-source peut attirer une communauté de développeurs et d'entreprises souhaitant personnaliser les modèles.


En résumé :

DeepSeek propose un modèle économique clair et transparent basé sur la consommation de tokens. Les utilisateurs peuvent ainsi estimer facilement leurs coûts en fonction de leurs besoins. La spécialisation du modèle DeepSeek-reasoner et les prix compétitifs sont des atouts qui pourraient séduire les utilisateurs, notamment ceux qui ont besoin de modèles de langage capables de raisonner de manière complexe.


Pour aller plus loin, il serait intéressant de:


Comparer les prix: Comparer les tarifs de DeepSeek avec ceux d'autres fournisseurs de modèles de langage.


Analyser les performances: Évaluer les performances des modèles DeepSeek en termes de qualité des résultats et de vitesse de traitement.


Comprendre les implications de l'open-source: Étudier comment l'approche open-source de DeepSeek influence le développement de l'écosystème autour de ces modèles.


Comparaison de DeepSeek avec d'autres modèles (GPT-3, etc.)

Disclaimer: Une comparaison exhaustive nécessiterait une évaluation approfondie de DeepSeek sur des benchmarks spécifiques, ce qui dépasse le cadre de cette réponse. Les informations suivantes sont basées sur les données fournies et sur les connaissances générales sur les modèles de langage de grande taille (LLM).

DeepSeek vs. GPT-3 : Une comparaison préliminaire

Similitudes:

  • Modèles de langage: Tous deux sont des LLM entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles.
  • Capacités: Ils peuvent générer du texte, traduire des langues, écrire différents types de contenu créatif et répondre à vos questions de manière informative. 1  
    1. tesseract-it.com
    tesseract-it.com
  • Modèle économique: Les deux utilisent un modèle pay-per-use basé sur la consommation de tokens.

Différences potentielles:

  • Spécialisation: DeepSeek semble mettre l'accent sur le raisonnement (avec le modèle DeepSeek-reasoner) et pourrait être plus performant dans des tâches nécessitant une logique complexe. GPT-3, en revanche, est connu pour sa polyvalence et sa capacité à générer des textes créatifs.
  • Architecture: Les architectures exactes des modèles ne sont pas publiées, mais il est probable qu'elles diffèrent, ce qui pourrait entraîner des performances différentes sur certaines tâches.
  • Données d'entraînement: Les ensembles de données utilisés pour entraîner DeepSeek et GPT-3 sont probablement différents, ce qui pourrait influencer les biais et les forces de chaque modèle.
  • Prix: Les prix peuvent varier en fonction de la complexité des tâches, de la taille des modèles et des promotions en cours.

Autres modèles et facteurs de comparaison

Pour une comparaison plus complète, il faudrait également considérer d'autres modèles comme :

  • GPT-4: La dernière version de GPT, généralement considérée comme plus performante que GPT-3.
  • Bard de Google: Un autre LLM puissant, souvent comparé à GPT-3.
  • LaMDA de Google: Spécialisé dans les dialogues.
  • Jurassic-1 Jumbo: Un modèle open-source développé par AI21 Labs.

Facteurs clés pour la comparaison:

  • Qualité de la génération de texte: Fluidité, cohérence, pertinence.
  • Capacités de raisonnement: Capacité à suivre des chaînes de pensée complexes, à résoudre des problèmes.
  • Compréhension du contexte: Capacité à comprendre les nuances du langage et à s'adapter à différents styles.
  • Biais: Présence de biais dans les réponses générées.
  • Vitesse d'exécution: Temps de réponse aux requêtes.
  • Coût: Prix par utilisation.
  • Accessibilité: Facilité d'utilisation et de déploiement.

En conclusion

Choisir le modèle le plus adapté dépendra de vos besoins spécifiques. Si vous avez besoin d'un modèle capable de raisonnements complexes, DeepSeek-reasoner pourrait être un bon choix. Si vous recherchez un modèle polyvalent pour diverses tâches, GPT-3 ou GPT-4 pourraient être plus adaptés.

Pour une comparaison plus précise, je vous recommande de:

  • Consulter les benchmarks publics: De nombreux benchmarks évaluent les performances des LLM sur différentes tâches.
  • Tester les modèles vous-même: Les API de nombreux modèles permettent de les tester directement.
  • Lire les articles de recherche: Les articles scientifiques sur DeepSeek et les autres modèles peuvent fournir des informations détaillées sur leurs architectures et leurs performances.



Comparaison des tarifs des modèles de langage : Un défi complexe

Comparer les tarifs des différents modèles de langage, tels que DeepSeek, GPT-3, Bard ou LaMDA, n'est pas une tâche simple pour plusieurs raisons:

  1. Évolution constante des tarifs: Les prix de ces services peuvent varier fréquemment en fonction de la demande, des mises à jour des modèles et des stratégies commerciales des entreprises.
  2. Modèles d'abonnement variés: Les fournisseurs proposent souvent différents plans d'abonnement avec des tarifs et des quotas d'utilisation variés.
  3. Facteurs influençant le coût: Le coût dépend de nombreux facteurs, tels que le nombre de tokens utilisés, la taille du modèle, la vitesse de réponse souhaitée ou encore les fonctionnalités supplémentaires.
  4. Manque de transparence: Les détails complets des tarifs ne sont pas toujours facilement accessibles et peuvent varier selon les régions.

Pour vous aider à comparer les tarifs, je vous suggère les étapes suivantes:

  1. Identifier vos besoins: Déterminez précisément ce que vous attendez d'un modèle de langage (qualité de la génération de texte, capacité de raisonnement, etc.).
  2. Consulter les documentations officielles: Rendez-vous sur les sites web des fournisseurs pour consulter les tarifs et les conditions d'utilisation.
  3. Utiliser des outils de comparaison: Certains sites web spécialisés proposent des comparatifs de services d'IA, mais leur exhaustivité peut varier.
  4. Contacter les fournisseurs: N'hésitez pas à contacter directement les services commerciaux des fournisseurs pour obtenir des devis personnalisés.

Éléments à comparer:

  • Coût par token: Le prix unitaire pour chaque unité de texte traitée.
  • Plans d'abonnement: Les différents forfaits proposés (pay-as-you-go, abonnement mensuel, etc.).
  • Fonctionnalités incluses: Les fonctionnalités supplémentaires proposées (accès à des modèles spécialisés, support technique, etc.).
  • Limites d'utilisation: Les quotas d'utilisation mensuels ou journaliers.
  • Conditions générales: Les modalités de paiement, les politiques de remboursement, etc.

Exemple de tableau comparatif (non exhaustif):


Conseils supplémentaires:

  • Tenez compte des coûts cachés: Outre les coûts directs, il peut y avoir des coûts indirects liés à la mise en place et à l'utilisation du modèle (infrastructures, personnel, etc.).
  • Évaluez la qualité des services: Le prix ne doit pas être le seul critère de sélection. La qualité des résultats générés par le modèle est tout aussi importante.
  • Négociez les tarifs: Si vous avez un volume d'utilisation important, n'hésitez pas à négocier les tarifs avec les fournisseurs.

En conclusion, la comparaison des tarifs des modèles de langage est un exercice complexe qui nécessite une analyse approfondie de vos besoins spécifiques et des offres proposées par les différents fournisseurs.

Exemples de benchmarks en fonction des tâches :

Conseils pour choisir un benchmark

  • Pertinence: Le benchmark doit être adapté à la tâche que vous souhaitez effectuer.
  • Représentativité: Le benchmark doit couvrir une variété de cas et être représentatif de vos données réelles.
  • Popularité: Un benchmark populaire est généralement mieux documenté et il existe plus de résultats de référence.
  • Disponibilité: Le benchmark doit être facilement accessible et utilisable.

Exemple concret

Si vous souhaitez évaluer un modèle de langage pour générer du code Python, vous pourriez utiliser le benchmark HumanEval, qui évalue la capacité d'un modèle à passer des tests de codage.

En conclusion

Le choix du benchmark dépendra de vos besoins spécifiques. Il est important de prendre le temps d'identifier les critères les plus importants pour votre application et de rechercher les benchmarks les plus pertinents. N'hésitez pas à combiner plusieurs benchmarks pour obtenir une évaluation plus complète de votre modèle.

LLM : comparatif des prix au token

https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1535957-llm-comparatif-des-prix-aux-tokens/#utm_source=MagNews&utm_medium=email&utm_campaign=IA_13/11/2024&een=2db4de9d67926402c61bb6f32a7a0b23&seen=2&gbmlus=249d7c301c0ea2bae958956c3e2fd3ef8289ad9491d07377f73166565e25e351?gbmlus=e0f1c018ef9758668bc6590bbda9b25da8743f65359601fe79db3e024c8397be

Résumé de la vidéo :

"(205) Utiliser DeepSeek SANS CENSURE en Chine (GRATUIT !) 🤯 2 outils - YouTube"

  1. (00:00-00:29) Censure de DeepSeek en Chine

    • Le modèle d'IA DeepSeek, dans sa version chinoise, applique une censure sur les sujets politiques sensibles.
    • Cependant, il existe des alternatives gratuites permettant son utilisation sans restriction.

  2. (00:29-02:05) Exemple de censure sur la plateforme officielle

    • Les questions sur des événements comme la place Tiananmen en 1989 restent sans réponse.
    • En revanche, les sujets non sensibles, comme la Révolution industrielle, sont traités sans problème.
    • DeepSeek étant un modèle Open Source, d'autres plateformes peuvent le proposer sans censure.

  3. (02:05-03:35) Première alternative : Perplexity

    • Perplexity utilise DeepSeek R1 sans censure et répond aux questions sensibles.
    • La version gratuite est limitée à 3 recherches par jour.
    • Les réponses sont hébergées sur des serveurs aux États-Unis, ce qui peut soulever des questions sur le RGPD en Europe.

  4. (03:35-05:08) Vérification de l’absence de censure

    • Une expérience confirme que DeepSeek R1 répond librement aux questions sensibles sur Perplexity.
    • Cela prouve que la censure est spécifique à la version chinoise et non au modèle lui-même.

  5. (05:08-06:35) Deuxième alternative : Grock

    • Grock permet d’utiliser DeepSeek R1 avec une vitesse de réponse extrêmement élevée.
    • Il exploite une version optimisée du modèle avec 70 milliards de paramètres.
    • Ses performances sont comparables à certains modèles d’OpenAI.

  6. (06:35-08:20) Test sur Grock

    • La même question sur Tiananmen est posée, et la réponse est donnée sans censure.
    • La vitesse de réponse est bien plus rapide qu’avec Perplexity.
    • Le modèle peut également répondre en français.

  7. (08:20-08:50) Conclusion

    • Les deux outils (Perplexity et Grock) permettent d’utiliser DeepSeek sans censure.
    • Grock est la meilleure option en raison de sa rapidité et de son accès plus généreux.
    • L’auteur recommande de s’abonner à sa newsletter pour rester informé des avancées en IA.



Conclusion : 


Deepseek, Véritable Innovation ou Mirage ?

Deepseek V3 existe bel et bien, et ses performances sont réelles. Mais son coût, son financement et sa méthode de conception posent de nombreuses questions.

A-t-il été sous-financé ou les chiffres sont-ils masqués ?
A-t-il été conçu en aspirant les données d'OpenAI ?
Est-il un projet indépendant ou un bras technologique du gouvernement chinois ? 
Qui est Derriere Deepseek ?
Des Coûts d'Entraînement Sous-évalués,
Les Fantômes de Deepseek : R1 et Janus-Pro,
Des Performances en Demi-teinte,
Accusations de Plagiat : OpenAI contre-attaque,
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