Deepseek, un nouveau modèle de grande langue (LLM), présente des avantages importants dans l'utilisation des ressources de calcul par rapport à d'autres modèles comme GPT-4 et Claude Sonnet 3.5.
Activation efficace des paramètres
Deepseek utilise une architecture de mélange de réseaux (MOE), ce qui signifie que sur son total 671 milliards de paramètres, seulement 37 milliards sont activés pour une tâche donnée. Cette activation sélective permet à Deepseek de maintenir des performances élevées tout en réduisant considérablement les coûts de calcul. En comparaison, les modèles traditionnels utilisent souvent tous leurs paramètres pour chaque tâche, conduisant à une consommation de ressources plus élevée [1] [2].Efficacité de formation
La formation de Deepseek-V3 a nécessité environ 2,788 millions d'heures de GPU en utilisant des puces NVIDIA H800, traduisant à environ 5,576 millions de dollars de coûts. Ceci est remarquablement faible par rapport aux autres modèles de premier plan, qui peuvent entraîner des coûts dix fois plus élevés pour des tâches de formation similaires [3] [7]. L'efficacité provient d'algorithmes optimisés et de co-conception matérielle qui minimisent les frais généraux pendant la formation, ce qui en fait une option rentable pour les développeurs [4].Metrics de performance
Malgré son utilisation efficace des ressources, Deepseek fonctionne de manière impressionnante sur diverses références. Par exemple, il a marqué 73,78% sur Humaneval pour le codage des tâches et 84,1% sur GSM8K pour la résolution de problèmes, surpassant de nombreux concurrents tout en consommant moins de ressources [1] [4]. Cette performance est obtenue avec moins de 6% de ses paramètres actifs à tout moment, présentant sa capacité à fournir des sorties de haute qualité sans les exigences de calcul approfondies typiques des autres LLM.Gestion du contexte
Deepseek excelle également dans la manipulation de longues fenêtres de contexte, prenant en charge jusqu'à 128 000 jetons, ce qui est nettement plus que de nombreux autres modèles qui gèrent généralement entre 32k et 64k jetons. Cette capacité améliore son utilité dans des tâches complexes telles que la génération de code et l'analyse des données [1].Conclusion
En résumé, l'utilisation innovante de Deepseek de l'architecture MOE lui permet d'activer une fraction de ses paramètres pendant les tâches, entraînant des économies substantielles dans les ressources et les coûts de calcul. Son processus de formation efficace et ses métriques de performance solides le positionnent comme un formidable concurrent dans le paysage des modèles de grands langues, en particulier pour les applications nécessitant à la fois l'efficacité et les performances élevées.Citations:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about- this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparting-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-srupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-plaked-optimising-efficy-and-scale/