DeepSeek

Un modèle de langage rapide et économique, optimisé pour la vitesse et l'efficacité. Il offre de solides capacités de raisonnement et de codage avec une latence et un coût réduits, ce qui le rend idéal pour les applications à haut débit, les assistants en temps réel et les traitements par lots.

Une variante rapide de DeepSeek optimisée pour une inférence à faible latence, tout en conservant de solides capacités de raisonnement et de codage. Idéale pour le chat interactif, les boucles d'agents et les charges de travail volumineuses et économiques où la rapidité des réponses est primordiale.

Description du modèle Deepseek-v4-flash:vision : Un modèle DeepSeek capable de traiter des images, combinant compréhension linguistique et prise en charge d'entrées visuelles. Il peut décrire des images, répondre à des questions sur le contenu visuel et effectuer des tâches assistées par OCR, parfait pour les assistants multimodaux et le traitement de documents.

Un modèle de langage haute performance optimisé pour le raisonnement complexe, la programmation avancée et la résolution de problèmes mathématiques. Excelle dans le raisonnement en plusieurs étapes, la génération et le débogage de code, ainsi que la documentation technique. Convient aux outils de développement, à l'assistance à la recherche et aux tâches nécessitant une réflexion analytique approfondie.

Modèle de raisonnement à haute capacité de DeepSeek conçu pour des tâches exigeantes telles que les mathématiques complexes, la conception d'algorithmes et l'analyse approfondie de code. Offre une qualité de sortie supérieure au prix d'un calcul plus élevé, adapté aux charges de travail d'experts.

Un modèle mixture-of-experts de 552 milliards de paramètres avec une compréhension multimodale native et une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Utilise une architecture asymétrique Causal Encoder-Decoder qui n'active que 8 milliards de paramètres par jeton de direction et 16 milliards par jeton de sortie pour une efficacité d'inference exceptionnelle. Dépasse plusieurs modèles phares sur les tests d'agenticité et de codage à un coût considérablement plus bas, idéal pour les applications de codage à volume élevé, de raisonnement et piloté par des agents.