{"id":50604,"date":"2025-01-23T07:46:17","date_gmt":"2025-01-23T07:46:17","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-installation-fonctionnalites-prix\/"},"modified":"2025-01-23T07:46:17","modified_gmt":"2025-01-23T07:46:17","slug":"deepseek-r1-vs-openai-o1-installation-fonctionnalites-prix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/fr\/blog\/deepseek-r1-vs-openai-o1-installation-fonctionnalites-prix\/","title":{"rendered":"DeepSeek R1 vs OpenAI o1 : Installation, fonctionnalit\u00e9s, prix"},"content":{"rendered":"<p>DeepSeek R1 est un mod\u00e8le de raisonnement innovant \u00e0 code source ouvert d\u00e9velopp\u00e9 par DeepSeek, une entreprise chinoise sp\u00e9cialis\u00e9e dans l&#8217;IA, qui fait des vagues dans le monde de l&#8217;intelligence artificielle. Contrairement aux <a href=\"https:\/\/builtin.com\/data-science\/beginners-guide-language-models\">mod\u00e8les de langage traditionnels<\/a> qui se concentrent principalement sur la g\u00e9n\u00e9ration et la compr\u00e9hension de textes, DeepSeek R1 se sp\u00e9cialise dans l&#8217;inf\u00e9rence logique, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques et la prise de d\u00e9cision en temps r\u00e9el. Cette sp\u00e9cialisation unique le distingue dans le paysage de l&#8217;intelligence artificielle, en offrant des capacit\u00e9s d&#8217;explication et de raisonnement am\u00e9lior\u00e9es. Ce qui distingue vraiment DeepSeek R1, c&#8217;est sa nature open-source, qui permet aux d\u00e9veloppeurs et aux chercheurs d&#8217;explorer, de modifier et de d\u00e9ployer le mod\u00e8le dans le respect de certaines contraintes techniques. Cette ouverture favorise l&#8217;innovation et la collaboration au sein de la communaut\u00e9 de l&#8217;IA. En outre, DeepSeek R1 se distingue par son prix abordable, avec des co\u00fbts op\u00e9rationnels nettement inf\u00e9rieurs \u00e0 ceux de ses concurrents. En fait, on estime qu&#8217;il ne co\u00fbte que 2 % de ce que les utilisateurs d\u00e9penseraient pour le mod\u00e8le O1 d&#8217;OpenAI, ce qui rend le raisonnement avanc\u00e9 de l&#8217;IA accessible \u00e0 un public plus large.  <\/p>\n<h2>Comprendre le mod\u00e8le DeepSeek R1<\/h2>\n<p>DeepSeek R1 est con\u00e7u pour exceller dans des domaines qui le distinguent des mod\u00e8les de langage traditionnels. Comme le notent les experts, &#8220;contrairement aux mod\u00e8les de langage traditionnels, les mod\u00e8les de raisonnement comme DeepSeek-R1 se sp\u00e9cialisent dans : l&#8217;inf\u00e9rence logique, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques, la prise de d\u00e9cision en temps r\u00e9el&#8221;. Cette sp\u00e9cialisation permet \u00e0 DeepSeek R1 de s&#8217;attaquer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes avec un niveau de raisonnement qui imite les processus cognitifs humains. La cr\u00e9ation de DeepSeek R1 n&#8217;a pas \u00e9t\u00e9 sans difficult\u00e9s. DeepSeek-R1 a \u00e9volu\u00e9 \u00e0 partir de son pr\u00e9d\u00e9cesseur, DeepSeek-R1-Zero, qui s&#8217;appuyait initialement sur un apprentissage par renforcement pur, ce qui entra\u00eenait des difficult\u00e9s de lisibilit\u00e9 et des r\u00e9ponses en langues mixtes. Pour surmonter ces probl\u00e8mes, les d\u00e9veloppeurs ont mis en \u0153uvre une approche hybride, combinant l&#8217;apprentissage par renforcement et le r\u00e9glage fin supervis\u00e9. Cette m\u00e9thode innovante a permis d&#8217;am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la coh\u00e9rence et la convivialit\u00e9 du mod\u00e8le, ce qui a donn\u00e9 naissance au DeepSeek R1 puissant et polyvalent que nous connaissons aujourd&#8217;hui.  <\/p>\n<h2>Recherche de R1 au niveau local<\/h2>\n<p>Bien que les capacit\u00e9s de DeepSeek R1 soient impressionnantes, vous vous demandez peut-\u00eatre comment exploiter sa puissance sur votre propre machine. C&#8217;est l\u00e0 qu&#8217;Ollama entre en jeu. Ollama est un outil polyvalent con\u00e7u pour ex\u00e9cuter et g\u00e9rer de grands mod\u00e8les de langage (LLM) comme DeepSeek R1 sur des ordinateurs personnels. Ce qui rend Ollama particuli\u00e8rement attrayant, c&#8217;est sa compatibilit\u00e9 avec les principaux syst\u00e8mes d&#8217;exploitation, notamment macOS, Linux et Windows, ce qui le rend accessible \u00e0 un large \u00e9ventail d&#8217;utilisateurs. L&#8217;une des principales caract\u00e9ristiques d&#8217;Ollama est sa prise en charge de l&#8217;utilisation de l&#8217;API, y compris la compatibilit\u00e9 avec l&#8217;API OpenAI. Cela signifie que vous pouvez int\u00e9grer DeepSeek R1 de mani\u00e8re transparente dans vos projets ou applications existants qui sont d\u00e9j\u00e0 configur\u00e9s pour travailler avec des mod\u00e8les OpenAI. Pour commencer \u00e0 ex\u00e9cuter DeepSeek R1 localement en utilisant <a href=\"https:\/\/ollama.com\/\">Ollama<\/a>, suivez ces instructions d&#8217;installation pour votre syst\u00e8me d&#8217;exploitation :   <\/p>\n<ol class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>Pour macOS :<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>T\u00e9l\u00e9chargez le programme d&#8217;installation depuis le site web d&#8217;Ollama<\/li>\n<li>Installez et ex\u00e9cutez l&#8217;application<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Pour Linux :<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>Utilisez la commande curl pour une installation rapide : curl <a href=\"https:\/\/ollama.ai\/install.sh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ollama.ai\/install.sh<\/a> | sh<\/li>\n<li>Vous pouvez \u00e9galement proc\u00e9der \u00e0 une installation manuelle en utilisant le paquet .tgz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Pour Windows :<\/strong>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li>T\u00e9l\u00e9chargez et ex\u00e9cutez le programme d&#8217;installation \u00e0 partir du site web d&#8217;Ollama.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Une fois install\u00e9, vous pouvez commencer \u00e0 utiliser DeepSeek R1 avec de simples commandes. V\u00e9rifiez votre version d&#8217;Ollama avec <strong>ollama -v<\/strong>, t\u00e9l\u00e9chargez le mod\u00e8le DeepSeek R1 en utilisant <strong>ollama pull deepseek-r1<\/strong>, et ex\u00e9cutez-le avec <strong>ollama run deepseek-r1<\/strong>. Avec ces \u00e9tapes, vous serez en mesure d&#8217;exploiter la puissance de DeepSeek R1 directement sur votre ordinateur personnel, ouvrant un monde de possibilit\u00e9s pour le raisonnement et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes pilot\u00e9s par l&#8217;IA.  <\/p>\n<h2>DeepSeek R1 Mod\u00e8les distill\u00e9s<\/h2>\n<p>Pour am\u00e9liorer l&#8217;efficacit\u00e9 tout en conservant des capacit\u00e9s de raisonnement robustes, DeepSeek a d\u00e9velopp\u00e9 une gamme de mod\u00e8les distill\u00e9s bas\u00e9s sur l&#8217;architecture R1. Ces mod\u00e8les sont de tailles diverses, r\u00e9pondant \u00e0 diff\u00e9rents besoins de calcul et configurations mat\u00e9rielles. Le processus de distillation permet d&#8217;obtenir des mod\u00e8les plus compacts qui conservent une grande partie de la puissance du mod\u00e8le original, rendant le raisonnement avanc\u00e9 de l&#8217;IA accessible \u00e0 un plus grand nombre d&#8217;utilisateurs et d&#8217;appareils.  <\/p>\n<h3>Mod\u00e8les bas\u00e9s sur le Qwen<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B :<\/strong> atteint une pr\u00e9cision impressionnante de 83,9 % sur le benchmark MATH-500, bien qu&#8217;il affiche des performances moindres sur les t\u00e2ches de codage.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B : <\/strong>fait preuve de force dans le raisonnement math\u00e9matique et les questions factuelles, avec des capacit\u00e9s de codage mod\u00e9r\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B :<\/strong> Excelle dans les probl\u00e8mes math\u00e9matiques complexes mais doit s&#8217;am\u00e9liorer dans les t\u00e2ches de codage.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B :<\/strong> il affiche des performances sup\u00e9rieures en mati\u00e8re de raisonnement math\u00e9matique \u00e0 plusieurs \u00e9tapes et de polyvalence dans diverses t\u00e2ches, bien qu&#8217;il soit moins optimis\u00e9 pour la programmation en particulier.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Mod\u00e8les bas\u00e9s sur les lamas<\/h3>\n<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\">\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B : <\/strong>Bonne performance dans les t\u00e2ches math\u00e9matiques mais limit\u00e9e dans les applications de codage.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B :<\/strong> atteint des performances de premier plan en math\u00e9matiques et fait preuve de comp\u00e9tences en codage, comparables au mod\u00e8le o1-mini d&#8217;OpenAI.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&#8217;un des principaux avantages de ces mod\u00e8les distill\u00e9s est leur polyvalence en termes de compatibilit\u00e9 mat\u00e9rielle. Ils sont con\u00e7us pour fonctionner efficacement sur une vari\u00e9t\u00e9 de configurations, y compris les ordinateurs personnels avec CPU, GPU ou Apple Silicon. Cette flexibilit\u00e9 permet aux utilisateurs de choisir la taille du mod\u00e8le qui correspond le mieux \u00e0 leurs ressources informatiques disponibles et \u00e0 leurs besoins sp\u00e9cifiques, qu&#8217;il s&#8217;agisse de r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques, d&#8217;aide au codage ou de t\u00e2ches de raisonnement g\u00e9n\u00e9ral.  <\/p>\n<h2>DeepSeek R1 vs. OpenAI O1<\/h2>\n<p>Alors que nous approfondissons les capacit\u00e9s de DeepSeek R1, il est essentiel de comprendre comment il se situe par rapport \u00e0 l&#8217;un des principaux mod\u00e8les de l&#8217;industrie, <a href=\"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/openai-o3-vs-o1-the-future-of-ai-reasoning-and-safety-unveiled\/\">OpenAI O1<\/a>. Cette comparaison met non seulement en \u00e9vidence les points forts de DeepSeek R1, mais aussi les domaines dans lesquels il pourrait \u00eatre am\u00e9lior\u00e9. <\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-50580 size-large\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg\" alt=\"Deepseek r1, un benchmark open source\" width=\"1024\" height=\"607\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1024x607.jpg 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-300x178.jpg 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-768x455.jpg 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1536x910.jpg 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-2048x1214.jpg 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/figures_benchmark-1093x648.jpg 1093w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>L&#8217;une des diff\u00e9rences les plus frappantes entre ces mod\u00e8les est leur co\u00fbt. DeepSeek R1 offre une option nettement plus abordable, ne co\u00fbtant que 2 % de ce que les utilisateurs d\u00e9penseraient pour OpenAI O1. Ce rapport co\u00fbt-efficacit\u00e9 devient encore plus \u00e9vident lorsque nous examinons les prix sp\u00e9cifiques :  <\/p>\n<table>\n<colgroup>\n<col>\n<col>\n<col><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Mod\u00e8le<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Co\u00fbt des intrants (par million de jetons)<\/th>\n<th colspan=\"1\" rowspan=\"1\">Co\u00fbt de production (par million de jetons)<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">DeepSeek R1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$0.55<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$2.19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">OpenAI O1<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$15.00<\/td>\n<td colspan=\"1\" rowspan=\"1\">$60.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En termes de fonctionnalit\u00e9, les deux mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 mis \u00e0 l&#8217;\u00e9preuve en utilisant des donn\u00e9es financi\u00e8res historiques d&#8217;investissements dans le SPY. En ce qui concerne la g\u00e9n\u00e9ration de requ\u00eates SQL pour l&#8217;analyse des donn\u00e9es, DeepSeek R1 et OpenAI O1 ont tous deux fait preuve d&#8217;une grande pr\u00e9cision. Toutefois, le mod\u00e8le R1 a fait preuve d&#8217;un meilleur rapport co\u00fbt-efficacit\u00e9, fournissant parfois des r\u00e9ponses plus perspicaces, telles que l&#8217;inclusion de ratios pour de meilleures comparaisons. Les deux mod\u00e8les ont excell\u00e9 dans la g\u00e9n\u00e9ration de strat\u00e9gies commerciales algorithmiques. Notamment, les strat\u00e9gies de DeepSeek R1 ont montr\u00e9 des r\u00e9sultats prometteurs, surperformant le S&amp;P 500 et maintenant des ratios de Sharpe et de Sortino sup\u00e9rieurs \u00e0 ceux du march\u00e9. Cela d\u00e9montre le potentiel de R1 en tant qu&#8217;outil puissant pour l&#8217;analyse financi\u00e8re et le d\u00e9veloppement de strat\u00e9gies. Cependant, il est important de noter que DeepSeek R1 n&#8217;est pas sans d\u00e9fis. Le mod\u00e8le a parfois g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des requ\u00eates SQL invalides et a connu des d\u00e9passements de temps. Ces probl\u00e8mes ont souvent \u00e9t\u00e9 att\u00e9nu\u00e9s par la logique d&#8217;autocorrection de R1, mais ils mettent en \u00e9vidence les domaines dans lesquels le mod\u00e8le pourrait \u00eatre am\u00e9lior\u00e9 pour atteindre la coh\u00e9rence de concurrents plus \u00e9tablis comme OpenAI O1.  <\/p>\n<h2>Quelle est la prochaine \u00e9tape ?<\/h2>\n<p>DeepSeek R1 s&#8217;est impos\u00e9 comme une perc\u00e9e dans le domaine de l&#8217;analyse financi\u00e8re et de la mod\u00e9lisation de l&#8217;IA. DeepSeek R1 offre un outil d&#8217;analyse financi\u00e8re r\u00e9volutionnaire qui est open-source et abordable, ce qui le rend accessible \u00e0 un large public, y compris aux utilisateurs non payants. Cette accessibilit\u00e9, combin\u00e9e \u00e0 ses performances impressionnantes dans des domaines tels que le trading algorithmique et le raisonnement complexe, fait de DeepSeek R1 un acteur redoutable dans le paysage de l&#8217;IA.  <\/p>\n<p><strong>Q : Comment DeepSeek R1 pourrait-il \u00e9voluer \u00e0 l&#8217;avenir ?<\/strong><br \/>\nR : En tant que mod\u00e8le open-source, DeepSeek R1 a le potentiel pour une am\u00e9lioration continue gr\u00e2ce aux contributions de la communaut\u00e9. Nous pourrions voir des performances am\u00e9lior\u00e9es, des capacit\u00e9s \u00e9tendues et m\u00eame des versions plus sp\u00e9cialis\u00e9es adapt\u00e9es \u00e0 des industries ou des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques. <\/p>\n<p><strong>Q : Quelles opportunit\u00e9s DeepSeek R1 offre-t-il aux d\u00e9veloppeurs ?<\/strong><br \/>\nR : Les d\u00e9veloppeurs ont la possibilit\u00e9 unique d&#8217;explorer, de modifier et de d\u00e9velopper le mod\u00e8le DeepSeek R1. Cette ouverture permet d&#8217;innover dans les applications de l&#8217;IA, ce qui pourrait conduire \u00e0 des perc\u00e9es dans des domaines allant de la finance \u00e0 la recherche scientifique. En conclusion, nous encourageons les praticiens chevronn\u00e9s de l&#8217;IA et les nouveaux venus \u00e0 explorer les mod\u00e8les DeepSeek et \u00e0 contribuer \u00e0 leur d\u00e9veloppement en code source ouvert. La d\u00e9mocratisation d&#8217;outils d&#8217;IA avanc\u00e9s comme DeepSeek R1 ouvre des possibilit\u00e9s passionnantes d&#8217;innovation et de progr\u00e8s dans le domaine de l&#8217;intelligence artificielle. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek R1 est un mod\u00e8le de raisonnement innovant \u00e0 code source ouvert d\u00e9velopp\u00e9 par DeepSeek, une entreprise chinoise sp\u00e9cialis\u00e9e dans l&#8217;IA, qui fait des vagues dans le monde de l&#8217;intelligence artificielle. 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