DeepSeek, developed by the deepseek-ai team, is a cutting-edge series of open-source generative AI models engineered to democratize access to high-performance computing through a cost-effective and efficiency-first strategy. Its flagship reasoning model, DeepSeek-R1, made waves by rivaling top-tier proprietary models in mathematics, programming, and complex logical deduction, while the DeepSeek-V3.2, is designed for seamless daily interaction and autonomous Agent workflows. By significantly lowering the barrier to entry for advanced AI, DeepSeek has become a cornerstone for the "vibe coding" movement and a transformative tool in specialized fields like academic research and high-level technical problem-solving.
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Des modèles de premier plan entièrement open source, garantissant transparence et contrôle.

Exploite la technologie avancée Mixture-of-Experts (MoE) pour des performances de premier plan à une fraction du coût.

Du polyvalent V3.1 au raisonnement spécialisé du R1, DeepSeek propose des modèles pour chaque tâche.

Sous licence permissive pour une utilisation commerciale illimitée, favorisant l'innovation sans barrières.

Obtient systématiquement des résultats de pointe sur les indicateurs de référence de l'industrie pour le codage et le raisonnement.

Offre la puissance des principaux modèles propriétaires avec l'abordabilité et la flexibilité de l'open source.
Lowest cost
| Modalité | Description |
|---|---|
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek V3.2 est un LLM phare à usage général, intégrant des mécanismes d'attention clairsemée à de robustes capacités de traitement de contexte de 163.8K ; affichant une tarification de base hautement compétitive, il sert de pierre angulaire aux flux de travail quotidiens, y compris le raisonnement général complexe et la construction d'Agents de planification de tâches à plusieurs étapes. |
| DeepSeek V3.2 Speciale | DeepSeek V3.2 Speciale est positionné comme un LLM personnalisé haute performance, doté d'une fenêtre contextuelle massive de 163,8K et d'une structure tarifaire premium par paliers (0,4 $ entrée / 1,2 $ sortie), spécifiquement conçu pour les nœuds commerciaux centraux sensibles à la latence nécessitant une qualité de sortie ultime, tels que le service client intelligent pour les clients fortunés ou l'analyse quantitative à la milliseconde. |
| DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek V3.2 Exp est une version expérimentale de pointe basée sur l'architecture V3.2, intégrant les dernières fonctionnalités algorithmiques tout en maintenant un contexte de 163.8K et des coûts comparables, ce qui la rend idéale pour les équipes de R&D menant des pré-recherches techniques et des tests canary pour valider de manière préventive la puissance différenciatrice des capacités d'IA de nouvelle génération pour les futurs produits. |
| DeepSeek-V3.1 | DeepSeek-V3.1 est la dernière génération de modèles d'écosystème open-source haute performance, atteignant un nouvel équilibre entre performance et coût dans un contexte de 131,1K ; en tant que premier choix pour les projets de mise en œuvre commerciale, il agit comme la colonne vertébrale pour les scénarios nécessitant à la fois une génération de haute qualité et des coûts contrôlables. |
| DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.1 Terminus constitue la forme ultime et stable à long terme de la série V3.1. DeepSeek V3.1 Terminus conserve des paramètres et une tarification identiques à la version standard, visant à fournir un style de sortie et une logique perpétuellement stables pour des services de point de terminaison (endpoint) fluides dans des environnements de production destinés aux consommateurs. |
| DeepSeek-V3-0324 | DeepSeek-V3-0324 est une version instantanée historique spécifique dotée d'un contexte de 131,1 K et du coût d'entrée de texte le plus bas disponible, principalement appliquée à la maintenance des systèmes existants nécessitant une cohérence comportementale absolue, ou aux tâches de traitement par lots avec un débit d'entrée massif mais des exigences de logique de sortie modérées. |
| DeepSeek-R1-0528 | DeepSeek-R1-0528 se positionne comme un modèle de raisonnement profond de premier plan, utilisant un contexte de 131,1K et affichant le coût de calcul le plus élevé (0,55 $/2,15 $). Il représente l'apogée des capacités dialectiques logiques et est exclusivement utilisé pour des tâches critiques de "brainstorming" telles que la modélisation mathématique complexe et la génération d'architectures de code avancées. |
| DeepSeek OCR | DeepSeek OCR est un LLM multimodal visuel dédié qui prend en charge l'entrée double voie image-texte avec un contexte court de 8,2K et des coûts d'utilisation ultra-faibles, parfaitement adapté aux scénarios de pipeline de saisie de données automatisée tels que la numérisation de documents scannés massifs et l'extraction structurée de reçus financiers. |
La combinaison de modèles avancés avec la plateforme accélérée par GPU d'Atlas Cloud offre une vitesse, une évolutivité et un contrôle créatif inégalés pour la génération d'images et de vidéos.

DeepSeek-V3.2-Speciale is the "long-thought" enhanced variant of the V3.2 architecture, integrating advanced theorem-proving capabilities from DeepSeek-Math-V2. Engineered for extreme precision, this model excels in rigorous mathematical proofing, complex logical verification, and superior instruction following, rivaling the performance of Gemini-3.0-Pro in mainstream reasoning benchmarks. It is the premier choice for academic research, automated formal verification, and high-stakes technical problem-solving where logical integrity is non-negotiable.

Le modèle DeepSeek-R1 se place à l'avant-garde de l'IA de raisonnement, offrant des performances de pointe en mathématiques, en programmation et en logique générale. En atteignant la parité avec des modèles mondiaux d'élite tels que le o3 d'OpenAI et Gemini-2.5-Pro, R1 a redéfini les capacités de l'intelligence open source. Il est spécifiquement optimisé pour les tâches de réflexion approfondie, notamment le développement algorithmique complexe, la synthèse de données sophistiquée et les flux de travail cognitifs avancés nécessitant un raisonnement déductif en plusieurs étapes.
DeepSeek-V3.2 atteint l'équilibre parfait entre profondeur de raisonnement et vitesse d'exécution, conçu pour propulser des interactions quotidiennes fluides et des écosystèmes d'agents autonomes. Avec une latence considérablement réduite et un contrôle de sortie optimisé, il sert de moteur robuste pour l'orchestration de tâches en plusieurs étapes et les assistants IA polyvalents. Qu'il s'agisse de déployer une automatisation à l'échelle de l'entreprise ou des outils interactifs à haute fréquence, V3.2 garantit une expérience utilisateur fluide, efficace et rentable.
The DeepSeek-V3.2-Speciale API is engineered for tasks that demand absolute logical precision and multi-step reasoning. By integrating advanced theorem-proving capabilities, it enables researchers and engineers to execute complex mathematical inductions, verify formal logic, and solve high-tier competitive programming challenges. Perfect for academic R&D, automated code auditing, and cryptographic analysis, this API transforms abstract complexity into verifiable results with the performance of top-tier global models.
DeepSeek-R1 empowers developers to build applications centered on deep cognitive workflows and strategic decision-making. Ranking at the forefront of global reasoning benchmarks, the R1 API excels in synthesizing sophisticated code architectures, processing dense technical documentation, and generating innovative solutions for open-ended logical puzzles. It is the ideal engine for AI-driven software engineering, long-form data synthesis, and any scenario where "thinking fast and slow" requires a powerful, reasoning-first foundation.
For high-velocity, sensory-driven AI applications, the DeepSeek-V3.2 API provides the perfect equilibrium between reasoning depth and ultra-low latency. It is optimized for building autonomous Agents that can navigate multi-step workflows, manage real-time user interactions, and execute general-purpose tasks with GPT-5 level intelligence. This use case is tailor-made for enterprise-scale automation, intelligent customer ecosystems, and developers looking to deploy responsive, cost-effective AI assistants at scale.
Découvrez comment les modèles de différents fournisseurs se comparent — performance, tarification et atouts uniques pour une décision éclairée.
| Modèle | Contexte | Sortie maximale | Entrée | Positionnement |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | Text | Général Phare |
| DeepSeek V3.2 Speciale | 163.84K | 163.84K | Text | Personnalisé haute performance |
| DeepSeek V3.2 Exp | 163.84K | 163.84K | Text | Build expérimental |
| DeepSeek-V3.1 | 131.07K | 65.54K | Text | Backbone open source |
| DeepSeek V3.1 Terminus | 131.07K | 65.54K | Text | Stable à long terme (LTS) |
| DeepSeek-V3-0324 | 131.07K | 32.77K | Text | Instantané historique |
| DeepSeek-R1-0528 | 131.07K | 131.07K | Text | Raisonnement de premier ordre |
| DeepSeek OCR | 8.19K | 8.19K | Text | Multimodal dédié |
| GLM-5 | 200K | 128K | Text | Modèle de fondation phare |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | Text | Codage agentique SOTA |
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Combiner les modèles DeepSeek LLM Models avancés avec la plateforme accélérée par GPU d'Atlas Cloud offre des performances, une évolutivité et une expérience développeur inégalées.
Faible Latence :
Inférence optimisée par GPU pour un raisonnement en temps réel.
API Unifiée :
Exécutez DeepSeek LLM Models, GPT, Gemini et DeepSeek avec une seule intégration.
Tarification Transparente :
Facturation prévisible par token avec options serverless.
Expérience Développeur :
SDK, analytiques, outils de fine-tuning et modèles.
Fiabilité :
99,99% de disponibilité, RBAC et journalisation conforme.
Sécurité et Conformité :
SOC 2 Type II, alignement HIPAA, souveraineté des données aux États-Unis.
DeepSeek offre une transparence open-source et une rentabilité supérieure. Avec des capacités de raisonnement (R1 & V3.2) rivalisant avec GPT-5, il constitue une alternative performante et moins coûteuse, offrant la flexibilité d'un déploiement privé.
Cela reflète la « capacité cérébrale » totale du modèle. La conception MoE de DeepSeek associe un nombre total massif de paramètres (par exemple, 671B) pour une intelligence profonde à un nombre « actif » rationalisé pour une efficacité opérationnelle maximale.
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