DeepSeek-R1
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement de 671 milliards de paramètres (architecture MoE, 37B actifs par token, contexte 128K) entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle, qui rivalise avec OpenAI o1 sur les benchmarks de mathématiques, code et logique. Ses poids ouverts sous licence MIT permettent un déploiement entièrement on-premise, sans dépendance à une API externe. Revers : sur les tâches de connaissance factuelle pure (SimpleQA), il reste nettement en retrait face à o1, et son origine chinoise impose une vigilance particulière côté gouvernance des données pour les organisations sensibles.
Profil de compétences
Non communiqué
Trois mesures indépendantes
Ce que les gens préfèrent, ce que le modèle sait faire, ce que le marché utilise. Chaque source a ses biais, aucune ne suffit seule : nous les affichons séparément, sans les mélanger.
Forces
- Top mondial sur Arena
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vos données doivent rester en UE
Cas d'usage idéaux
- Analyse de code complexe
- Résolution de problèmes mathématiques
- Raisonnement multi-étapes
- Déploiement souverain on-premise
- R&D interne sur LLM
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Combien ça coûte par mois
Estimation à partir des prix API sourcés et d’un palier matériel pour l’auto-hébergement. Hypothèses modifiables.
Hypothèses : 36 mois d’amortissement, 0.25 €/kWh, 22 jours/mois, conversion 1 $ = 0.92 €. Hors main-d’œuvre, hors licences logicielles, hors redondance.
nAIvigate Trust Index
Ce que l’éditeur offre et documente pour un usage professionnel en Europe. Un critère non documenté vaut zéro et reste visible : le score monte quand l’éditeur publie, pas quand nous supposons.
19/19 critères documentés · 100 % · dont 12 posés par règle
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Badge Trust Index
Affichez ce score dans votre documentation, votre README ou votre page sécurité. Il se met à jour automatiquement.
[](https://naivigate.com/fr/model/deepseek-r1)Données & conformité
Ce que nous savons, ligne par ligne, avec la source et la date. Ces lignes alimentent les familles Données et Entreprise du Trust Index ci-dessus. La conformité RGPD dépend de votre traitement, pas du modèle seul.
| Résidence des données en UE | Oui |
| Accord de traitement (DPA) | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Transfert hors UE | Non |
| Entraînement sur vos données | Non |
| Rétention configurable | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Zero Data Retention | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Auto-hébergeable | Oui |
| Hébergement déclaré | self |
Qualité des données de la fiche
Ce score mesure la qualité des données de cette fiche : prix, contexte, Elo, licence, documentés, sourcés et récents. Il ne mesure ni le modèle ni sa conformité : pour cela, voir le Trust Index plus haut.
6/8 documentées · 2/8 sources primaires
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 382.5 Go | 423 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| Q8 · équilibré | 718 Go | 792 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| FP16 · qualité max | 1342 Go | 1478 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Le plus simple pour tester sur un poste. Installez Ollama, puis :
ollama run deepseek-r1:671bDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | 1398 |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |