Le nouveau modèle de DeepSeek surpasse le modèle phare dans un bond en avant de l'IA

La startup chinoise DeepSeek a présenté une nouvelle mise à jour, affirmant qu'elle surpasse le largement reconnu R1 sur les benchmarks principaux. Dans un post WeChat du jeudi, l'entreprise IA a confirmé que la nouvelle version du modèle, V3.1, fournit des réponses plus rapides aux requêtes et signale leur entrée dans le développement d'agents IA.

DeepSeek a ajouté que le modèle prend en charge une architecture de raisonnement hybride, ayant à la fois des modes de réflexion et de non-réflexion, des capacités d'agent améliorées et de meilleures performances dans l'utilisation d'outils et l'exécution de tâches.

DeepSeek fournit un bouton « Deep Thinking » pour basculer entre les modes

Jusqu'à présent, L'application officielle de DeepSeek et le site web ont déjà été mis à jour vers la V3.1, permettant aux utilisateurs de basculer entre les modes de réflexion et de non-réflexion via le bouton « Deep Thinking », similaire au fonctionnement des modèles hybrides d'Anthropic comme Opus et Sonnet.

Selon les rapports, le modèle V3.1 performe également mieux sur des benchmarks comme SWE et Terminal-Bench et l'efficacité de la réflexion que R1. De plus, selon Artificial Analysis, le modèle a atteint 60 points sur son indice d'intelligence en mode raisonnement, juste au-dessus des 59 marqués par R1. Pourtant, l'architecture sous-jacente reste la même, avec 671 milliards de paramètres totaux et 37 milliards actifs.

Malgré une efficacité plus élevée, il utilise également légèrement moins de jetons que R1 en mode raisonnement. Le nouveau modèle, cependant, est légèrement derrière le dernier modèle d'Alibaba et le modèle de raisonnement open-source de OpenAI, GPT-OSS, en performance. Il manque également l'appel de fonction en mode raisonnement, ce qui est considéré comme une contrainte majeure dans les flux de travail agents.

La startup avait d'abord annoncé le nouveau modèle mardi, bien qu'il ne soit disponible que sur Hugging Face à l'époque. Une déclaration séparée a ajouté que la version avait été adaptée pour fonctionner sur des puces IA chinoises de nouvelle génération. 

Maintenant, l'entreprise a dévoilé un nouveau plan de tarification pour sa V3 améliorée. Le plan augmente certains frais, élimine les réductions du soir et réduit les coûts dans certaines applications, effectif le 6 septembre.

DeepSeek a fixé la tarification de son API d'entrée à 0,07 $ par million de jetons pour les hits de cache et 0,56 $ pour les misses de cache, avec des jetons de sortie à 1,68 $ par million. Les taux contournent nettement les concurrents : Gemini 2.5 Pro coûte 10 $ par million de jetons de sortie (15 $ pour les invites plus longues), GPT-5 d'OpenAI est également à 10 $, et Claude Opus 4.1 d'Anthropic atteint jusqu'à 75 $.

Les analystes s'attendaient à ce que DeepSeek publie le successeur de R1 plus tôt cette année

DeepSeek a d'abord secoué Silicon Valley avec le lancement de son modèle IA R1 peu coûteux et puissant en janvier. Le modèle est resté au premier plan de la poussée IA accélérée de la Chine, défiant des entreprises américaines telles qu'OpenAI.

Les observateurs du marché, cependant, attendent toujours la suite de R1, un possible modèle R2, que beaucoup s'attendaient à voir lancer plus tôt cette année. Des rapports locaux ont laissé entendre que le retard du lancement provient de l'insistance du fondateur Liang Wenfeng à perfectionner le modèle. En même temps, il gère également son entreprise profitable High-Flyer Asset Management. 

Comme précédemment rapporté par Cryptopolitan, DeepSeek a retardé le lancement de son modèle IA R2 après avoir rencontré des problèmes techniques persistants avec les processeurs Ascend de Huawei. Suite au succès de son modèle R1 en janvier, DeepSeek a été encouragé par les autorités chinoises à adopter les puces Huawei au lieu des produits Nvidia américains. Cependant, l'entreprise a rencontré des problèmes importants lors de la phase d'entraînement de son modèle R2.

Des sources familières avec la question ont déclaré que DeepSeek avait dû compter sur les puces Nvidia pour l'entraînement tout en utilisant les processeurs Ascend de Huawei uniquement pour l'inférence. Des insiders de l'industrie notent que les puces chinoises, y compris celles de Huawei, sont souvent en retard par rapport à Nvidia en matière de connectivité inter-puces, de support logiciel et de stabilité globale.

Huawei a envoyé des ingénieurs dans les bureaux de DeepSeek pour aider à adapter le modèle. Pourtant, la startup n'a pas pu terminer un entraînement réussi sur le matériel Ascend même avec une assistance sur place. Initialement prévu pour un lancement en mai, le lancement du modèle R2 a été reporté en raison de ces défis matériels.

Bien que certains médias chinois spéculent que le nouveau modèle pourrait être lancé dans les prochaines semaines, le fondateur de DeepSeek, Liang Wenfeng, a exprimé une frustration interne quant à sa progression, exhortant l'équipe à prendre le temps nécessaire pour développer un modèle qui préserve l'avantage concurrentiel de l'entreprise.

Pendant ce temps, les poids lourds de l'industrie, y compris Alibaba et Tencent, continuent de publier des mises à jour rapidement, les modèles Qwen d'Alibaba attirant une communauté particulièrement fidèle.