Lorsque Deepseek R1 a été lancé en janvier, il est rapidement devenu l'un des modèles open-source les plus discutés, gagnant en reconnaissance pour son raisonnement net et ses excellentes performances. Avance rapide jusqu'à aujourd'hui, et Deepseek est de retour avec ce qui est décrit comme une ?mise à niveau mineure d'essai?, mais ne laissez pas l'humble étiquette vous tromper. Deepseek-R1-0528 représente des progrès substantiels dans le raisonnement, la génération de code et la fiabilité globale. Avec cette version, Deepseek se positionne comme un concurrent sérieux à Gemini 2.5 Pro dans le domaine open-source, et dans certains domaines, il s'approche même des performances de O3 et O4-Mini d'OpenAI sur les références codantes.

Dans cet article, nous explorerons ce qui fait ressortir R1-0528, examiner ses nouvelles fonctionnalités clés et vous guider sur la fa?on d'y accéder. Nous effectuerons également une comparaison pratique entre R1 et R1.1, évaluant leurs performances sur les taches du monde réel.

Table des matières

• Qu'est-ce que Deepseek R1 0528?
• Quoi de neuf dans Deepseek R1 0528?
• Comment accéder à Deepseek R1 0528?
  • Via le visage étreint
  • Via OpenRouter
• Deepseek R1 0528: Benchmarks de performance
• Deepseek R1 0528 vs Deepseek R1
  • Tache 1: Concevoir une interface utilisateur de type Instagram
  • Tache 2: Organiser un voyage en Inde
  • Tache 3: résoudre un problème de raisonnement logique
  • Verdict final
• Conclusion

Qu'est-ce que Deepseek R1 0528?

Deepseek R1 0528 (également appelé R1.1) est le dernier modèle de grande langue open source de Deepseek, con?u pour repousser les limites du raisonnement, de la génération de code et de la résolution complexe de problèmes. Avec cette version, Deepseek vise à s'établir comme un solide rival open source à des modèles propriétaires de haut niveau comme ceux d'Openai et de Google, tout en conservant l'ouverture et l'accessibilité complètes.

Parfait pour les chercheurs, les développeurs et les entreprises, R1 0528 propose des capacités d'IA de pointe sans verrouiller les utilisateurs dans des systèmes fermés ou des modèles d'abonnement co?teux.

Lire aussi: tout sur Deepseek R1

Quoi de neuf dans Deepseek R1 0528?

Parmi ses mises à niveau figurent:

• énorme nombre de paramètres: il est formé sur un paramètre stupéfiant de 671 milliards, ouvrant de nombreuses possibilités pour un traitement puissant et efficace.
• Complètement open-source: il s'agit d'un modèle entièrement open source, favorisant la transparence et les améliorations axées sur la communauté.
• Raisonnement amélioré: le modèle montre des améliorations marquées des capacités de raisonnement, conduisant à une meilleure logique et à la résolution de problèmes.
• Amélioration de la génération de code: il génère du code avec une plus grande précision et efficacité, se rapprochant des performances des principaux modèles de source fermée.
• Fiabilité accrue: elle est également plus fiable et cohérente dans ses réponses.
• Temps de réflexion prolongé: le modèle peut réfléchir pendant des périodes plus longues sur des problèmes complexes, démontrant des performances nettement meilleures que son prédécesseur.

Comment accéder à Deepseek R1 0528?

Vous pouvez accéder et utiliser le modèle Deepseek R1 0528 via deux méthodes: Face étreinte et OpenRouter. Suivez ces instructions:

Via le visage étreint

1. Ouvrez la page du modèle Deepseek R1-0528 sur la face des étreintes.
2. Accédez à l'onglet API d'inférence.
3. Entrez votre invite dans la bo?te fournie.
4. Cliquez sur ?calculer? pour interagir avec le modèle.

Pour télécharger le modèle à usage local:

1. Faites défiler jusqu'à la section ?Fichiers et versions? sur la page du modèle.
2. Téléchargez les poids du modèle (par exemple, .bin, .safetenseurs) et utilisez-les avec des transformateurs de visage étreintes ou une inférence de génération de texte.

Via OpenRouter

Accédez à l'interface de chat sur OpenRouter (CHAT) directement via ce lien.

Remarque: La journalisation peut être nécessaire pour utiliser l'interface de chat.

Pour obtenir un accès API pour Deepseek R1 0528:

1. Visitez la page Key API OpenRouter.
2. Connectez-vous et récupérez votre clé API.
3. Utilisez la clé avec n'importe quel client HTTP ou SDK (par exemple, Fetch, Axios ou SDK compatible OpenAI) pour interagir avec le modèle.

Deepseek R1 0528: Benchmarks de performance

La version initiale de Deepseek R1 a stupéfait le monde avec ses performances, offrant une concurrence rigide à tous les modèles populaires à l'époque et prouvant que les modèles open source pourraient rivaliser avec des modèles à source fermée. Maintenant, Deepseek R1.1 continue de faire des vagues!

Examinons les performances de Deepseek R1.1 contre les modèles supérieurs basés sur le score de performance LLM composite, qui agrégait les résultats de repères comme MMLU, Humaneval, GSM8K, BBH, VériralQa, etc.

Avec une médiane de 69,45, Deepseek R1 0528 fonctionne de manière cohérente sur un large éventail de taches (par exemple, raisonnement, codage, mathématiques, etc.). Il offre des performances médianes de niveau Claude à une fraction du co?t, ce qui en fait l'un des meilleurs modèles de valeur pour marie de cette liste. Il dépasse Gemini 2.5 Pro et même Claude Sonnet 4 en cohérence tout en co?tant 5x à 7 fois de moins.

En regardant les tests de référence individuels, il est clair que le modèle R1 0528 est un saut majeur en avant de Deepseek R1.

Deepseek R1 0528 démontre des prouesses mathématiques exceptionnelles, sécurisant la 2e place dans les tests de référence AIME 2024 et 2025, correspondant étroitement à l'O3 de l'OpenAI. Il en va de même dans le banc de diamant GPQA, le banc Livecode et le dernier examen de l'humanité, mettant davantage en soulignant l'expertise du modèle dans le raisonnement et le codage général.

Deepseek R1 0528 vs Deepseek R1

Maintenant, comparons les profondeurs R1 et R1 0528 dans des scénarios du monde réel se concentrant sur le raisonnement, la génération de code et la fiabilité. Nous allons tester les deux modèles sur trois taches distinctes pour évaluer leurs performances et déterminer si la mise à niveau apporte vraiment des améliorations.

Tache 1: Concevoir une interface utilisateur de type Instagram

Les deux modèles seront chargés de créer une page HTML ressemblant à un flux principal d'Instagram. Cela testera la qualité de leur génération de code, la compréhension de la structure de l'interface utilisateur et de l'exactitude logique dans le développement du frontend.

Invite d'entrée: ? Créez une disposition HTML et CSS réactive qui ressemble à la page d'alimentation principale d'Instagram. Il devrait inclure:

Une barre de navigation supérieure fixe avec le logo Instagram à gauche, une barre de recherche au centre et des ic?nes de navigation (maison, messages, explorer, notifications, profil) à droite.

Une barre latérale à gauche pour la navigation avec des ic?nes et des étiquettes similaires à Instagram (maison, recherche, explorer, bobines, messages, notifications, créer, profil).

Un flux principal au centre affichant plusieurs cartes postales. Chaque message doit inclure:

• Un avatar d'utilisateur et un nom d'utilisateur en haut
• Une image
• Ic?nes d'action (comme, commentaire, partager, sauver)
• Un comptage similaire
• Une légende
• Une section de commentaires

Une barre latérale à droite avec des suggestions pour ?les personnes que vous connaissez peut-être?.

Sortie Deepseek R1 0528:

Deepseek R1 0528 a démontré un rendu plus lisse, une bien meilleure réactivité de l'interface utilisateur et des visuels légèrement plus crousus, peut-être en raison de techniques d'échantillonnage interne ou d'exportation améliorées.

Les transitions et le rendu de Deepseek R1 sont apparus plus lentement en comparaison. Il y avait des décalages ou des retards de cadre minimaux, en particulier pendant les scènes ou les transitions lourdes de l'action.

Ces observations suggèrent que la mise à jour R1 0528 pourrait inclure les performances et les améliorations de la fidélité visuelle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!