DeepSeek V3
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
DeepSeek V3 est une révolution : 671 milliards de paramètres en MoE, performances proches de GPT-4o, mais prix 30x inférieur et licence MIT (utilisable commercialement, self-hostable). Limites : performances en français un peu en retrait, et pour usage entreprise européen, l'API officielle est en Chine (préférer un déploiement self-host).
Profil de compétences
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.
Que signifient ces scores ?
Questions scientifiques de niveau doctorat (physique, chimie, biologie), sans accès à des outils.
Résolution de vrais tickets GitHub en conditions réelles (SWE-bench Verified).
Problèmes mathématiques de niveau compétition.
Connaissances générales réparties sur des dizaines de matières académiques.
Génération de code Python à partir de spécifications.
Forces
- Excellent en code
- Top mondial sur Arena
- Dispose d'un tier gratuit
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Vitesse moyenne
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vos données doivent rester en UE
- vous avez besoin de réponses très rapides
Cas d'usage idéaux
- Coding à coût ultra-bas
- Self-hosting
- Recherche académique
- Apps avec budget serré
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
Voir les critères▾
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-v3)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 | CN/self |
| Données anonymisables | Oui |
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.
7/8 documentées · 2/8 sources primaires
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 390.4 Go | 431 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| Q8 · équilibré | 733 Go | 808 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
| FP16 · qualité max | 1370 Go | 1509 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-v3Données avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | 1395 |
| MMLU | 87.5% |
| GPQA | 59.0% |
| HumanEval | 89.0% |
| SWE-Bench | 42.0% |
| MATH | 90.2% |