DeepSeek-R1 est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres, avec 37 milliards de paramètres activés par token, entraîné via un apprentissage par renforcement à grande échelle avec un accent sur les capacités de raisonnement. Il intègre deux étapes de RL pour découvrir des schémas de raisonnement améliorés et s’aligner sur les préférences humaines, ainsi que deux étapes de SFT pour amorcer les capacités de raisonnement et non-raisonnement. Le modèle atteint des performances comparables à OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de codage et de raisonnement.
OpenAI o3 est le modèle de raisonnement le plus avancé d'OpenAI, spécialement conçu pour gérer des tâches complexes à haute cognition. Lancé en avril 2025, il offre des performances exceptionnelles en ingénierie logicielle, mathématiques et résolution de problèmes scientifiques. Le modèle introduit trois niveaux d'effort de raisonnement — faible, moyen et élevé — permettant aux utilisateurs d'équilibrer latence et profondeur de raisonnement selon la complexité de la tâche. o3 prend en charge des outils essentiels pour les développeurs, y compris l'appel de fonctions, les sorties structurées et les messages système. Avec des capacités visuelles intégrées, o3 peut interpréter et analyser des images, le rendant adapté aux applications multimodales. Il est disponible via l'API Chat Completions, l'API Assistants et l'API Batch pour une intégration flexible dans les workflows d'entreprise et de recherche.
| DeepSeek-R1 | o3 | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte | texte images |
Fournisseurs d’API
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | - |
Open Source
| Oui | Non |
Tarification d’entrée
| $0.55 par million de tokens | $10.00 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $2.19 par million de tokens | $40.00 par million de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Source | 82.9% Source |
MMLU-Pro
| 84% EM Source | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Source | 83.3% Diamond, no tools Source |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Source | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 91.6% Source |
AIME 2025 | - | 88.9% Source |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile |
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