DeepSeek réduit ses prix API jusqu'à 75 % pendant les heures creuses

DeepSeek a mis en place des tarifs réduits en heures creuses pour les développeurs utilisant ses modèles d'IA pour créer leurs produits.

Selon un tableau de prix figurant sur son site web, de l'API pour le modèle R1 diminueront de 75 %, tandis que le modèle V3 sera 50 % moins cher pendant cette période.

Cette start-up spécialisée dans l'IA et basée à Hangzhou répond à une demande croissante de la part des utilisateurs et des développeurs, qui adoptent rapidement sa technologie.

DeepSeek bouleverse le marché de l'IA avec des baisses de prix agressives

Les modèles d'IA abordables de DeepSeek ont ​​provoqué une importante vague de ventes sur les marchés boursiers mondiaux le mois dernier, les investisseurs craignant qu'ils n'aient un impact sur les leaders existants du marché de l'IA.

Selon l'entreprise basée à Hangzhou, de 16h30 à 00h30 GMT, le coût d'utilisation de son API — qui permet aux développeurs d'intégrer ses modèles d'IA à leurs applications et produits web — serait réduit jusqu'à 75 %. Cette mesure pourrait inciter ses concurrents, en Chine comme à l'étranger, à baisser leurs prix.

Bien que DeepSeek qualifie cette période de « creuse » puisqu'elle s'étend de 00h30 à 08h30 heure de Pékin, elle coïncide avec les heures de jour en Europe et aux États-Unis, où les modèles d'IA peu coûteux mais puissants de la société ont récemment déclenché une vague de ventes d'actions technologiques.

Les récentes baisses de prix annoncées mercredi par DeepSeek constituent une nouvelle initiative audacieuse pour bouleverser le secteur de l'IA en Chine et dans le monde. Selon des sources proches de l'entreprise, DeepSeektracdésormais le lancement d'un successeur à son modèle R1, sorti en janvier.

Des concurrents comme Tencent Holdings Ltd. et Perplexity AI ont commencé à utiliser les modèles de DeepSeek, rejoignant ainsi des entités étatiques à travers la Chine, y compris des départements du gouvernement de Hong Kong.

Mardi, DeepSeek a rouvert les recharges de crédits pour accéder à son API, mais a averti que la capacité serait limitée pendant les heures de pointe en journée.

DeepSeek déclenche une guerre des prix dans le domaine de l'IA avec son modèle à bas coût

Depuis son lancement le 20 janvier, le chatbot de raisonnement de DeepSeek a remis en question les idées reçues sur le coût de développement des modèles d'IA avancés. Salué comme un concurrent potentiel d' OpenAI, il offre des performances élevées à un coût bien moindre.

Le succès de ce modèle a alimenté une hausse des actions technologiques et internet chinoises, les investisseurs anticipant de nouveaux gains malgré les restrictions commerciales persistantes imposées par Washington sur les semi-conducteurs.

L'engagement de l'entreprise en faveur du développement open source et d'une politique de prix agressive a déclenché une véritable guerre des prix en matière d'IA aux États-Unis en mai dernier, avec la sortie de son modèle V2, prédécesseur de l'IA qui alimente son assistant largement utilisé.

Depuis le lancement de l'assistant IA de DeepSeek le mois dernier, OpenAI, le créateur de ChatGPT, a baissé ses prix, tandis que Gemini de Google a introduit des niveaux d'accès à prix réduit.

DeepSeek réduit les coûts de l'IA tout en rivalisant avec les géants du secteur

DeepSeek a développé l'un des systèmes d'IA les plus puissants au monde en utilisant des ressources nettement inférieures à celles de ses concurrents. Contrairement aux entreprises leaders en IA qui s'appuient sur des supercalculateurs dotés de plus de 16 000 GPU, DeepSeek a obtenu des résultats similaires avec seulement 2 000, réduisant ainsi ses coûts de calcul bruts à 6 millions de dollars, soit environ un dixième des dépenses de Meta pour son dernier modèle d'IA.

L'entreprise a atteint ce niveau de rentabilité grâce à un ensemble de techniques innovantes. L'une de ses principales tactiques a été la technique du « mélange d'experts », qui consiste à diviser le système d'IA en plusieurs réseaux neuronaux spécialisés, chacun se concentrant sur une compétence spécifique, comme la poésie, la programmation, la physique ou la biologie. 

Au lieu de faire transiter toutes les données par un seul grand modèle, ces systèmes experts plus petits fonctionnaientdent, tandis qu'un réseau « généraliste » coordonnait leur interactivité. Cela a considérablement réduit le coût de calcul et évité les transferts de données coûteux entre les GPU.

La start-up chinoise spécialisée en IA a ensuite optimisé son propre système d'entraînement en réduisant la précision numérique. Au lieu de stocker les nombres au format mémoire 16 bits habituel, elle les a compressés en mémoire 8 bits, divisant ainsi par deux ses besoins de stockage. Bien que cela ait légèrement réduit la précision des calculs individuels, le compromis n'a eu que peu d'impact sur les performances globales du modèle.

Les calculs finaux de l'entreprise étaient au format 32 bits, ce qui lui permettait de maintenir son efficacité tout en conservant la précision là où cela comptait.

DeepSeek bénéficiait également d'un logiciel collaboratif très performant, optimisant l'utilisation du GPU. Bien que de nombreux laboratoires d'IA emploient des ingénieurs qualifiés, rares sont ceux qui ont réussi à déployer à grande échelle ces techniques de réduction des coûts. Si certaines entreprises leaders en IA ont pu mettre en œuvre d'autres variantes de ces méthodes, le succès fulgurant de DeepSeek démontre le potentiel du développement d'une IA de pointe avec des ressources bien moindres qu'on ne le pensait.

Avec sa publication en open source, DeepSeek a ouvert la voie à un développement de l'IA moins coûteux et a potentiellement changé le cours de l'industrie en faisant connaître ses méthodes au reste du monde de la recherche en IA.

Son succès confirme l'idée que seules les entreprises disposant de budgets de plusieurs milliards de dollars peuvent rivaliser pour créer les systèmes d'IA les plus sophistiqués.