Guide DeepSeek R1 : Architecture, Benchmarks et Utilisation Pratique en 2026

DeepSeek R1 a prouvé que les modèles open-source peuvent égaler les capacités de raisonnement des modèles propriétaires. Lancé en janvier 2025 sous licence MIT, il obtient un score de 79,8 % sur AIME 2024 et 97,3 % sur MATH-500, le plaçant dans la même catégorie que la série o1 d’OpenAI.

Un an plus tard, R1 reste l’un des modèles de raisonnement les plus rentables disponibles. À 0,55 $/2,19 $ par million de tokens, il est 5 à 10 fois moins cher que les alternatives propriétaires comparables. Voici ce que vous devez savoir pour l’utiliser efficacement.

Architecture : Pourquoi 671 milliards de paramètres ne signifie pas un coût de 671 milliards

DeepSeek R1 utilise une architecture Mixture of Experts (MoE) :

671 milliards de paramètres au total
37 milliards activés par passage avant
Basé sur la fondation DeepSeek-V3-Base
Fenêtre de contexte de 128K tokens

Le design MoE signifie que R1 possède la capacité de connaissance d’un modèle 671B mais le coût d’inférence d’un modèle d’environ 37B. Chaque token d’entrée active seulement un sous-ensemble de réseaux « experts », ce qui maintient les besoins en calcul à un niveau gérable.

Pour comparaison : exécuter un modèle dense de 671B nécessiterait environ 1,3 To de mémoire. L’architecture MoE de R1 réduit cela à environ 336 Go avec une quantification Q4, ce qui le rend exécutable sur du matériel grand public haut de gamme (Mac Studio M3/M5 Ultra avec 512 Go).

Performances aux Benchmarks

Mathématiques

Benchmark	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79,8 %	83,3 %	~65 %
MATH-500	97,3 %	96,4 %	~90 %
Codeforces Elo	2 029	1 891	~1 600

R1 égalise ou dépasse o1 sur la plupart des benchmarks mathématiques. Le classement Codeforces de 2 029 le place dans la catégorie « Candidate Master », compétitive avec des programmeurs humains expérimentés.

Programmation

R1 est performant en codage algorithmique (programmation compétitive, preuves mathématiques) mais moins optimisé pour les tâches d’ingénierie logicielle (refactoring multi-fichiers, conception d’API). Sur SWE-Bench Verified, Claude Sonnet 4.6 (72,7 %) surpasse nettement R1.

Utilisez R1 pour l’implémentation d’algorithmes et le code mathématique. Préférez Claude ou GPT-5 pour l’ingénierie logicielle générale.

Raisonnement

Le raisonnement en chaîne de pensée de R1 est transparent et inspectable. Contrairement aux modèles propriétaires où le raisonnement se fait dans une phase « de réflexion » cachée, les traces de raisonnement de R1 font partie de la sortie. Cela le rend précieux pour :

Déboguer les erreurs de raisonnement (vous pouvez voir où le modèle s’est trompé)
Applications éducatives (les étudiants peuvent suivre le processus de raisonnement)
Recherche (analyser comment les LLM abordent les problèmes)

Innovation en Formation : RL Pur Sans Étiquettes Humaines

L’approche de formation de R1 a été sa contribution la plus significative au domaine.

Approche traditionnelle : collecter des exemples de raisonnement étiquetés par des humains, puis affiner le modèle pour les imiter.

Approche DeepSeek : entraîner via un apprentissage par renforcement à grande échelle sans aucune donnée supervisée de raisonnement. Le modèle (DeepSeek-R1-Zero) a développé l’auto-vérification, la réflexion et un raisonnement en chaîne longue uniquement par RL.

Implication pratique : R1 a démontré que les capacités de raisonnement peuvent émerger d’un entraînement RL sans annotation humaine coûteuse. Cela a ouvert la voie à d’autres laboratoires pour entraîner des modèles de raisonnement plus efficacement.

Le modèle final R1 utilise un pipeline en deux étapes :

Étapes RL pour développer les schémas de raisonnement
Étapes SFT (fine-tuning supervisé) pour améliorer la qualité de sortie et réduire les problèmes comme la répétition et le mélange de langues

Utilisation Pratique

Quand Utiliser R1

Preuves et dérivations mathématiques
Problèmes de programmation compétitive
Conception et optimisation d’algorithmes
Analyse de données nécessitant un raisonnement pas à pas
Tâches de recherche où un raisonnement transparent est important
Applications soucieuses du budget nécessitant une capacité de raisonnement

Quand Ne Pas Utiliser R1

Ingénierie logicielle générale (utilisez Claude Sonnet 4.6)
Écriture créative (utilisez Claude ou GPT-5)
Questions-réponses rapides où le surcoût du raisonnement est inutile (utilisez GPT-4.1-mini)
Génération de code UI/frontend (R1 est moins performant ici)
Tâches nécessitant des informations à jour (les données d’entraînement de R1 ont une date limite)

Optimiser l’Utilisation de R1

Les traces de raisonnement de R1 peuvent être verbeuses. Un simple problème mathématique peut générer plus de 500 tokens de chaîne de pensée avant la réponse finale. Conseils pour gérer cela :

Définissez max_tokens de manière appropriée. Les sorties de R1 peuvent être 3 à 5 fois plus longues que celles des modèles sans raisonnement pour la même tâche.
Analysez la réponse finale. R1 encadre généralement sa conclusion dans un format clair après la trace de raisonnement.
Utilisez des versions distillées pour les tâches plus simples. DeepSeek propose R1 distillé en 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B et 70B paramètres. Les versions 32B et 70B conservent la plupart des capacités de raisonnement à un coût bien moindre.

Comparaison des Tarifs

Modèle	Entrée / 1M	Sortie / 1M	Capacité de raisonnement
DeepSeek R1	0,55 $	2,19 $	Forte (79,8 % AIME)
OpenAI o3	2,00 $	8,00 $	Forte (~83 % AIME)
Claude Opus 4.6	5,00 $	25,00 $	Bonne (~65 % AIME)
OpenAI o4-mini	1,10 $	4,40 $	Bonne (optimisé pour la vitesse)

R1 est 4 fois moins cher que o3 à l’entrée et 4 fois moins cher à la sortie. Pour des charges de travail où la qualité du raisonnement est comparable (maths, algorithmes), R1 offre des économies de coûts significatives.

Écosystème Open Source

R1 est sous licence MIT. Vous pouvez :

L’utiliser commercialement sans restrictions
Le fine-tuner sur vos propres données
Le distiller pour entraîner des modèles plus petits
L’exécuter localement (nécessite environ 336 Go de RAM en Q4 pour le modèle complet)
Le déployer sur votre propre infrastructure

Versions distillées disponibles :

Version	Paramètres	Cas d’usage
R1-Distill-Qwen-1.5B	1,5B	Appareils edge, mobile
R1-Distill-Qwen-7B	7B	Développement local, tests
R1-Distill-Llama-8B	8B	Développement local
R1-Distill-Qwen-14B	14B	Production (raisonnement léger)
R1-Distill-Qwen-32B	32B	Production (raisonnement fort)
R1-Distill-Llama-70B	70B	Production (capacité quasi complète)

La version distillée 32B est le compromis idéal pour la plupart des déploiements en production : un raisonnement puissant à une fraction du coût du modèle complet.

Premiers Pas

Via API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove that the sum of the first n odd numbers equals n²."
    }],
    max_tokens=4096  # R1 reasoning traces can be long
)

print(response.choices[0].message.content)

Exécution Locale

# Via Ollama (nécessite ~336 Go de RAM pour le modèle complet)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# Ou utilisez la version distillée 32B (nécessite ~20 Go de RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b

Et Après : DeepSeek V3 et Au-delà

DeepSeek V3 (le successeur non raisonneur) a déjà été publié avec des capacités générales améliorées. L’équipe DeepSeek continue de repousser les limites de ce que les modèles open-source peuvent accomplir.

Pour les tâches de raisonnement, R1 reste la meilleure option open-source. Pour les tâches générales, DeepSeek V3 à 0,28 $/0,42 $ par million de tokens est l’un des modèles les plus rentables disponibles.

Les deux sont accessibles via LemonData avec une clé API unique. 1 $ de crédit gratuit à l’inscription.

Benchmarks en date de février 2026. Les poids de DeepSeek R1 sont disponibles sur huggingface.co/deepseek-ai.

Guide DeepSeek R1 : Architecture, Performances et Utilisation Pratique en 2026