DeepSeek AI Models on AtlasCloud
Atlas Cloud héberge la gamme complète de DeepSeek via l'API DeepSeek : V3.2, V4 et R1. Les modèles offrent un contexte allant de 128K à 1M de tokens, tous open-source et facturés à l'usage (pay-as-you-go).
Large Language Models by DeepSeek
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DeepSeek Models API Pricing Details
Compare standard vs. our pricing across every DeepSeek model.
| Model | Standard Price (USD) | Our Price (USD) | Discount | |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $1.74/$3.45per 1M tokens1048.6K context | $1.68/$3.38M in/outper 1M tokens1048.6K context | — | View |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14/$0.28per 1M tokens1048.6K context | $0.14/$0.28M in/outper 1M tokens1048.6K context | — | View |
| DeepSeek V3.2 | $0.287/$0.431per 1M tokens163.8K context | $0.26/$0.38M in/outper 1M tokens163.8K context | — | View |
| DeepSeek V3.2 Exp | $0.287/$0.43per 1M tokens163.8K context | $0.27/$0.41M in/outper 1M tokens163.8K context | — | View |
| DeepSeek-V3-0324 | $0.287/$1.147per 1M tokens131.1K context | $0.216/$0.88M in/outper 1M tokens131.1K context | — | View |
| DeepSeek-R1-0528 | $0.574/$2.294per 1M tokens131.1K context | $0.55/$2.15M in/outper 1M tokens131.1K context | — | View |
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Cas d'utilisation de l'API DeepSeek que vous pouvez développer sur Atlas Cloud
Les modèles open source de DeepSeek couvrent l'ensemble du spectre, des tâches rentables à haut débit au codage agentique de pointe avec un contexte de 1M. Les équipes choisissent entre V3.2, V4 Flash et V4 Pro en fonction des exigences de contexte et de la complexité des tâches.
Résolution Autonome des Issues GitHub
Les équipes d'ingénierie utilisent DeepSeek V4 Pro pour créer des agents de codage qui résolvent de manière autonome de véritables problèmes GitHub, ce qui inclut la lecture des descriptions de problèmes, le traçage des dépendances entre fichiers, l'écriture de correctifs et l'exécution de tests. V4 Pro obtient un score de 80,6 % sur SWE-Bench Verified, à seulement 0,2 point de Claude Opus 4.6, et est intégré nativement aux frameworks d'agents Claude Code, OpenCode et OpenClaw. Passer d'un modèle à source fermée à DeepSeek V4 sur Atlas Cloud ne nécessite qu'un changement d'URL de base dans la configuration SDK existante.
Analyse complète de la base de code avec un contexte de 1M
Les équipes de développement utilisent la fenêtre de contexte de 1M de tokens de DeepSeek V4 pour charger un référentiel entier dans un seul appel d'API pour l'analyse inter-fichiers, le traçage des dépendances et l'examen de l'architecture. V4 atteint une précision de 97 % sur le test multi-requêtes « Needle in a Haystack » avec la longueur de contexte complète, ce qui signifie que des informations spécifiques intégrées n'importe où dans un million de tokens sont récupérées de manière fiable. Avec un contexte complet de 1M, V4 Pro ne nécessite que 27 % du calcul d'inférence et 10 % du cache KV dont V3.2 a besoin pour la même tâche.
Déploiement auto-hébergé pour les charges de travail sensibles aux données
Les équipes d'entreprise ayant des exigences de conformité ou de confidentialité des données utilisent la licence MIT de DeepSeek pour auto-héberger V4 Flash ou V3.2 sur leur propre infrastructure. C'est une option que les modèles à source fermée comme GPT-5 et Claude Opus ne peuvent pas offrir, et elle élimine la dépendance aux API pour les secteurs réglementés. V4 Flash, avec 284 milliards de paramètres et 13 milliards de paramètres actifs, est la cible d'auto-hébergement pratique ; V4 Pro nécessite un cluster.
Remplacement Économique de Modèle Fermé
Les équipes passant de GPT-5 ou Claude Opus utilisent DeepSeek V3.2 comme solution de remplacement directe via l'endpoint compatible OpenAI sur Atlas Cloud. V3.2 est tarifé à environ 0,27 $ par million de tokens d'entrée, tout en égalant les performances de niveau GPT-5 dans la plupart des benchmarks de raisonnement. Le même code SDK est routé vers DeepSeek avec une simple modification de l'URL de base, ce qui rend la migration peu risquée.
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Contacter les ventesFrequently Asked Questions about DeepSeek AI Models
DeepSeek V4 est le modèle phare de la génération actuelle, sorti le 24 avril 2026, couvrant à la fois les flux de travail à usage général et de raisonnement dans un seul modèle. R1 était un modèle de raisonnement autonome, mais le mode de pensée de V4 le remplace avec la même capacité de chaîne de pensée (chain-of-thought) intégrée directement. L'alias obsolète deepseek-reasoner sera retiré le 24 juillet 2026, les nouvelles intégrations doivent donc utiliser V4 Pro avec le mode de pensée activé.
Engram Memory est un système de recherche de connaissances externe dans DeepSeek V4, inspiré par la manière dont l'hippocampe du cerveau humain stocke et récupère les informations. Il utilise le hachage sensible à la localité pour récupérer les connaissances pertinentes à une vitesse de O(1), plutôt que de forcer le modèle à stocker tous les faits dans ses poids. Cela a contribué à faire passer la précision de Needle in a Haystack à requêtes multiples du V4 de 84,2 % dans la V3.2 à 97,0 %.
Oui. DeepSeek V3.2, V4 Flash et V4 Pro sont tous publiés sous la licence MIT, qui permet l'utilisation commerciale, la modification et la distribution. L'auto-hébergement de V4 Flash est pratique sur du matériel compatible. V4 Pro nécessite un cluster compte tenu de sa taille de 1,6 billion de paramètres, c'est pourquoi la plupart des équipes utilisent plutôt l'accès API sur Atlas Cloud.
V4 Pro est un modèle MoE de 1,6 billion de paramètres avec 49 milliards de paramètres actifs, conçu pour le raisonnement complexe, le codage et les tâches d'agents. V4 Flash est un modèle de 284 milliards de paramètres dont 13 milliards actifs, optimisé pour la vitesse et la rentabilité sur des tâches moins exigeantes. Les deux partagent la fenêtre de contexte de 1M de tokens et l'architecture Engram Memory.
DeepSeek V4 prend en charge une fenêtre de contexte native d'un million de tokens pour les variantes Pro et Flash, avec une sortie maximale de 393K tokens par réponse. DeepSeek V3.2 dispose d'une fenêtre de contexte de 128K. Le contexte de 1M de la V4 le rend pratique pour l'analyse complète de bases de code, le traitement de grands documents et les sessions agentiques étendues en un seul appel.
Oui. DeepSeek V3.2 reste disponible sur Atlas Cloud, au prix d'environ 0,27 $ par million de tokens d'entrée. Il s'agit d'un modèle MoE de 685 milliards de paramètres, avec 37 milliards de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 128K, publié sous licence MIT. C'est un choix rentable pour les tâches qui ne nécessitent pas le contexte de 1M de V4 ou l'Engram Memory.
DeepSeek V4 Pro résout plus de 80,9 % des problèmes de codage du monde réel sur SWE-Bench, visant des performances de classe GPT-5. La précision à long contexte multi-requêtes s'est améliorée à 97,0 % sur Needle in a Haystack, contre 84,2 % pour la V3.2. La variante V3.2 Speciale sur Atlas Cloud a en outre atteint des performances dignes d'une médaille d'or dans les mathématiques de compétition des IMO 2025 et IOI 2025.
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Seedance 2.0 Models
Seedance 2.0（by Bytedance） is a multimodal video generation model that redefines "controllable creation," moving beyond the limitations of text or start/end frames. It supports quad-modal inputs—text, image, video, and audio—and introduces an industry-leading "Universal Reference" system. By precisely replicating the composition, camera movement, and character actions from reference assets, Seedance 2.0 solves critical issues with character consistency and physical coherence, empowering creators to act as true "directors" with deep control over their output.
Grok-Imagine Models
Grok Imagine Image Quality is xAI's latest AI image generation model, delivering studio-grade visuals with up to 2K resolution and razor-sharp detail. It offers best-in-class text rendering across multiple languages, photorealistic outputs with natural lighting, rich textures, and believable physics, plus tighter prompt following and image editing with reference inputs for precise creative control. Ideal for hero images, ad creatives, product renders, and brand-grade visuals.
Gemini Omni
Gemini Omni (by Google DeepMind) is a video generation and editing model launched on May 20, 2026 at Google I/O that redefines the standard for "reasoning-driven creation," built specifically to solve the core challenge of AI video: making output that actually understands what you mean, not just what you type. It fuses Gemini's reasoning engine with generative capability, accepting any mix of images, text, video, and audio to produce consistent, knowledge-grounded output. Unlike models that start from scratch each time, Omni lets you edit through natural conversation — swapping objects, rewriting scenes, shifting styles — while keeping physics, characters, and continuity intact across every turn.
GPT Image 2 Models
GPT Image 2 is a state-of-the-art multimodal foundation model engineered for exceptional text-to-image generation with unprecedented photorealism and creative versatility. Developed by OpenAI as the evolution of the DALL-E lineage, it transforms detailed natural language descriptions into hyper-realistic imagery at up to 4K resolution. With proprietary "Neural Rendering Engine" technology for precise visual control, GPT Image 2 delivers studio-quality results with accurate anatomy, lighting, and composition—making it the premier AI tool for professional creators, enterprises, and developers demanding production-ready visual assets.
Google Models on Atlas Cloud | Gemini, Nano Bananas & Veo
Les modèles créatifs les plus puissants de Google sont tous disponibles sur Atlas Cloud. Veo 3.1 offre une génération de vidéos cinématographiques, Nano Banana 2 permet de créer des images haute fidélité, et Gemini apporte une intelligence multimodale à chaque flux de travail. Accédez à la suite complète de modèles Google via une seule API key avec une disponibilité Day-0 et une tarification à l'usage (pay-as-you-go).
ByteDance Models on Atlas Cloud | Seedance & Seedream
De la génération de vidéos cinématiques à la création d'images haute fidélité, les modèles les plus puissants de ByteDance sont disponibles sur Atlas Cloud. Exécutez Seedance et Seedream à grande échelle avec les prix d'inférence les plus bas et aucune surcharge d'infrastructure.
Alibaba Models on Atlas Cloud | Wan & Qwen
Atlas Cloud rassemble l'ensemble de la gamme de modèles d'Alibaba sous une seule API : Qwen pour les tâches linguistiques et d'imagerie, et Wan pour la génération de vidéos jusqu'en 1080p. Accédez à chaque modèle avec une tarification à l'usage (pay-as-you-go) sans abonnement. L'API Alibaba est disponible via une URL de base unique en utilisant votre client existant compatible avec OpenAI.
MAI Image 2.5 Models
MAI-Image-2.5 est la dernière famille de modèles de génération et d'édition d'images photoréalistes de Microsoft, conçue pour le design commercial, la photographie de produits et la création de contenu prêt pour les marques. Disponible dans les variantes standard et Flash pour la génération de texte en image et l'édition d'images, il offre les meilleurs scores Arena ELO de sa catégorie à des prix compétitifs, à partir de 0,03 $ par image. Avec un rendu de texte précis, une capacité d'édition chirurgicale et une génération de portraits naturels, MAI-Image-2.5 est conçu pour les équipes qui ont besoin de visuels de qualité de production sans les frais généraux de post-traitement.
Wan2.7 Models
Launching this March, Wan2.7 is the latest powerhouse in the Qwen ecosystem, delivering a massive upgrade in visual fidelity, audio synchronization, and motion consistency over version 2.6. This all-in-one AI video generator supports advanced features like first-and-last frame control, 3x3 grid synthesis, and instruction-based video editing. Outperforming competitors like Jimeng, Wan2.7 offers superior flexibility with support for real-person image inputs, up to five video references, and 1080P high-definition outputs spanning 2 to 15 seconds, making it the premier choice for professional digital storytelling and high-end content marketing.
Nano Banana2 Models
Nano Banana 2 (by Google), is a generative image model that perfectly balances lightning-fast rendering with exceptional visual quality. With an improved price-performance ratio, it achieves breakthrough micro-detail depiction, accurate native text rendering, and complex physical structure reconstruction. It serves as a highly efficient, commercial-grade visual production tool for developers, marketing teams, and content creators.
Hunyuan 3D Generation Models
Hunyuan3D is a state-of-the-art 3D generative foundation model from Tencent that turns text prompts and single images into high-quality, textured 3D meshes. Built on a two-stage pipeline—Hunyuan3D-DiT for shape generation via flow-matching diffusion and Hunyuan3D-Paint for multi-view texture synthesis—it produces clean geometry with full PBR materials ready for game engines, AR/VR, 3D printing, and DCC tools. Available in Pro (up to 1.5M faces, 4K PBR textures) and Rapid (2–3 minute lightweight generation) tiers, with both Text-to-3D and Image-to-3D entry points, Hunyuan3D is the premier AI 3D toolkit for game developers, e-commerce teams, and 3D content studios. Generations start at $0.02 each.
Midjourney Models
Midjourney is a proprietary AI image and video generation platform developed by Midjourney, Inc. (San Francisco). Founded in 2021 by David Holz, it has become the aesthetic gold standard in generative AI — transforming text prompts into cinematic, painterly visuals at native 2K resolution. The latest V8.1 architecture, rebuilt from scratch on GPU-native PyTorch, delivers 4–5× faster generation, true 2048×2048 output without upscaling artifacts, and a signature visual style that remains unmatched by competitors. With the addition of Video V1, Midjourney extends its aesthetic into motion — animating still images into atmospheric 5-second cinematic clips. From brand campaigns to film pre-visualization to game concept art, Midjourney is the premier AI creative tool for professionals who demand both speed and artistry.
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