DeepSeek AI : modèles, capacités, benchmarks et aperçu technique

Qu’est‑ce que DeepSeek ? Comprendre la famille de modèles et son évolution

DeepSeek représente une série de modèles orientés recherche développés pour des domaines d’application variés : génération de texte, raisonnement structuré, synthèse et analyse de code, conversation multilingue et génération d’images. Les approches d’entraînement combinent des jeux de données supervisés à grande échelle, un réglage par instructions soigneusement préparées et un apprentissage par renforcement avec feedback humain pour orienter le comportement sur des tâches en plusieurs étapes. Des variantes répondent aux besoins de contexte étendu en augmentant la fenêtre de contexte et en optimisant la gestion de la mémoire et les mécanismes d’attention.

Les principes architecturaux communs reposent sur des réseaux profonds de type transformeur avec des mécanismes d’attention adaptés au traitement de longs contextes. Les stratégies d’entraînement multilingue utilisent des corpus équilibrés et des ajustements spécifiques par langue pour améliorer la cohérence interlingue. Des variantes spécialisées sont optimisées pour le codage en exploitant des référentiels de code et des signaux d’analyse statique ; les versions multimodales intègrent des encodeurs d’images et des couches de représentation texte‑image conjointes. Dans certaines mises en œuvre, l’infrastructure est décrite comme built on DeepSeek‑V3.1 ou powered by DeepSeek‑V3.1 Thinking pour indiquer le choix du modèle au sein d’une plateforme.

Comment les modèles DeepSeek s’intègrent aux différents flux de travail

Les modèles DeepSeek sont utilisés dans des expériences de recherche, des chaînes d’outils de développement logiciel, la synthèse et l’analyse de documents, des tâches de raisonnement étape par étape et des pipelines de génération d’images. Les intégrations typiques incluent des assistants d’audit de code automatisés, des systèmes de questions‑réponses sur documents, la rédaction de contenus multilingues et des pipelines de génération d’images à partir d’invites. Chaque flux choisit une variante de modèle selon la longueur de contexte requise, le support des modalités et les contraintes d’inférence.

Principales capacités, fonctionnalités et caractéristiques techniques

Les capacités de la famille DeepSeek couvrent la génération et la révision structurées de code, le raisonnement en plusieurs étapes, la prise en charge de longs documents, la production multilingue et le traitement d’entrées multimodales. Les modèles équilibrent débit et latence grâce à des optimisations spécifiques au déploiement, notamment des poids quantifiés et des stratégies de mise en lot. Des composants open source apparaissent dans les outils de prétraitement des jeux de données, les suites d’évaluation et certains wrappers de modèles facilitant l’intégration dans des chaînes d’outils existantes.

Les modèles gèrent le raisonnement en plusieurs étapes en maintenant des représentations d’état intermédiaires et en employant des schémas d’invites de type chaîne de pensée lors de l’évaluation. Pour des structures de code complexes, les modèles analysent les éléments syntaxiques, suggèrent des modifications déterministes et peuvent produire des explications au niveau architectural faisant référence au flux du programme et aux responsabilités des modules. Les sorties multilingues sont générées par des décodeurs sensibles à la langue entraînés sur des corpus parallèles et monolingues afin de réduire les hallucinations dans des contextes non anglophones. Les mesures d’efficacité incluent des compromis d’échelle de paramètres et des techniques de parcimonie d’attention pour étendre les fenêtres de contexte utilisables tout en maîtrisant le calcul.

Capacités en codage et en raisonnement

Les variantes DeepSeek supportent des flux de travail de codage structurés via la génération de code contextualisée, des invites guidant le débogage et des cycles réitératifs de révision. Les modèles peuvent analyser des traces d’erreur, proposer des corrections concrètes accompagnées d’extraits de code et expliquer des choix algorithmiques à un niveau architectural. Pour les tâches de raisonnement, les systèmes appliquent une décomposition par étapes à des problèmes à plusieurs couches, transportent des jetons de raisonnement intermédiaires entre les invites et fournissent des étapes de réponse traçables utiles à la vérification. Ces mécanismes rendent les sorties plus faciles à auditer et à intégrer dans les flux de travail des développeurs.

Benchmarks, fenêtre de contexte et indicateurs de performance

L’évaluation des modèles DeepSeek s’appuie sur un mélange de benchmarks de raisonnement, de tests de précision en codage et d’évaluations spécifiques à des domaines. Les résultats des benchmarks révèlent des tendances en matière de généralisation, de stabilité face aux formulations d’invite et de sensibilité au libellé des instructions. La taille de la fenêtre de contexte est une caractéristique technique clé : des fenêtres plus larges permettent de traiter des documents volumineux, des calculs en plusieurs étapes et des chaînes d’invites, tandis que des fenêtres plus petites imposent le fractionnement du contenu ou l’enrichissement par récupération. Les indicateurs de performance incluent la perplexité au niveau du jeton, la précision par tâche et la latence dans des conditions d’inférence typiques.

Utiliser DeepSeek dans Chat & Ask AI

Dans l’interface Chat & Ask AI, les sélections sont étiquetées et routées vers des variantes de modèles appropriées. Par exemple, les utilisateurs peuvent choisir des options décrites comme powered by DeepSeek‑V3.1 ou built on DeepSeek‑V3.1 Thinking depuis la barre supérieure pour diriger les charges de travail vers ces modèles. Les entrées téléchargées — texte, documents ou images — sont prétraitées, puis envoyées à la variante choisie pour des tâches telles que le raisonnement, l’assistance au codage, l’analyse de données et la génération de texte multilingue. L’interface affiche les limites de taille d’entrée, les fourchettes de latence attendues et des options pour recevoir des sorties structurées destinées au traitement en aval.