Tout ce que nous savons sur le prochain DeepSeek V4

Un aperçu rapide des modèles DeepSeek actuels

Examinons d'abord tous les modèles DeepSeek, afin que vous ayez une idée de ce que l'entreprise a réellement créé :

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1. DeepSeek-V2 (LLM général)

Ce modèle est sorti en mai 2024 et dispose de 236 milliards de paramètres au total, mais seulement 21 milliards sont actifs lors du traitement de chaque jeton. Il est conçu en utilisant une approche par mélange d'experts, ce qui signifie que le modèle sélectionne des parties spécifiques de lui-même pour gérer différentes tâches au lieu d'utiliser tout en une seule fois. Cela le rend beaucoup plus efficace.

DeepSeek-V2 peut gérer un contexte allant jusqu'à 128 000 jetons. Il est performant pour les tâches générales de langage et de codage. Le meilleur aspect est qu'il coûte environ 42,5 % de moins à entraîner que les modèles précédents et utilise 93,3 % de mémoire en moins pendant son utilisation.

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1. DeepSeek-V3 (grand modèle linguistique avec de fortes capacités de raisonnement)

Ce modèle V3 est une grande amélioration. DeepSeek-V3 a 671 milliards de paramètres totaux, avec 37 milliards actifs par token. Il est sorti en décembre 2024 et a franchement surpris tout le monde.

En termes de performance, il est en concurrence avec des modèles fermés comme GPT-4. Il est vraiment performant pour les tâches de mathématiques et de codage. Le modèle est open source sous licence MIT, ce qui signifie que n'importe qui peut l'utiliser commercialement ou le modifier.

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1. DeepSeek-V3.1 et V3.2 (mises à jour avec une meilleure gestion du contexte et des performances améliorées)

V3.1 était en quelque sorte une étape intermédiaire. Pas beaucoup d'informations publiques à ce sujet, mais c'était essentiellement une amélioration de la V3.

La V3.2 est le modèle phare actuel. Sortie fin 2025. Elle introduit quelque chose appelé DeepSeek Sparse Attention (DSA), qui réduit les coûts de calcul tout en maintenant une qualité élevée, en particulier pour les contextes longs.

Grâce à des améliorations en apprentissage par renforcement, la V3.2 atteint un niveau comparable à GPT-5. Ils ont en fait deux versions. La V3.2 classique est équilibrée et efficace. Puis il y a la V3.2-Spéciale, qui maximise le raisonnement et rivalise avec Gemini 3.0 Pro. La version spéciale a en fait obtenu une performance de niveau médaille d'or aux Olympiades internationales de mathématiques de 2025 et dans d'autres compétitions.

La V3.2 est leur premier modèle à intégrer le raisonnement directement dans l'utilisation des outils. Ainsi, elle peut réfléchir étape par étape tout en utilisant des outils externes. Plutôt impressionnant pour construire des agents d'IA.

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1. DeepSeek-R1 (modèle axé sur le raisonnement)

R1 est entièrement axé sur le raisonnement. Il utilise l'apprentissage par renforcement pur sans ajustement supervisé au départ, ce qui permet au modèle de découvrir ses propres schémas de raisonnement par essais et erreurs. Cela diffère de la méthode d'entraînement de la plupart des modèles.

Le modèle montre des capacités d'auto-vérification, de réflexion et génère de longues chaînes de pensée. Lorsqu'il résout des problèmes, vous pouvez réellement voir son processus de réflexion. Il décompose les choses étape par étape.

Les performances sont solides. Il obtient environ 79,8 % à l'American Invitational Mathematics Examination et 97,3 % à MATH-500. Pour la programmation, il atteint un classement Elo de 2 029 sur des défis de programmation. Il est en concurrence avec le modèle o1 d'OpenAI.

La partie vraiment intéressante est le coût. Faire fonctionner DeepSeek R1 coûte environ 8 $ par million de jetons, tandis que le modèle o1 d'OpenAI coûte 15 $ par million de jetons d'entrée et 60 $ par million de jetons de sortie. C'est donc beaucoup moins cher.

Comme les autres modèles V3, R1 est basé sur le DeepSeek-V3-Base et prend en charge une utilisation commerciale sous licence MIT.

Nouvelles sur le prochain modèle d'IA de codage : DeepSeek V4

Date de sortie attendue pour DeepSeek V4

DeepSeek vise une sortie de V4 à la mi-février 2026, probablement autour du 17 février, ce qui coïncide avec le Nouvel An lunaire. C'est la même stratégie de calendrier qu'ils ont utilisée avec leur modèle R1. Cela n'a pas encore été officiellement confirmé par DeepSeek, mais des rapports de personnes connaissant le projet indiquent cette période.

La société est restée assez discrète à ce sujet publiquement, mais il y a eu beaucoup d'effervescence de la part des développeurs suivant les mises à jour sur GitHub et les articles de recherche. L'analyse de leur codebase FlashMLA montre un nouvel identifiant de modèle appelé « MODEL1 » apparaissant 28 fois dans leurs fichiers, ce que les gens pensent probablement être V4. En gros, attendez-vous à le voir arriver vers la mi-février, peut-être dans les prochaines semaines, mais rien n'est encore gravé dans le marbre.

Innovations architecturales de DeepSeek V4

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1. DeepSeek mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections)

DeepSeek mHC est une nouvelle architecture et méthode d'entraînement pour rendre les grands réseaux neuronaux, par exemple les grands modèles de langage, plus faciles et stables à entraîner. C'est la connexion clé de DeepSeek pour restreindre ces matrices de connexion apprises à un manifold de matrices doublement stochastiques dont les lignes et colonnes totalisent chacune à 1. Cela permet de garder un entraînement stable et bien structuré avec des hyper-connections en évitant que les gradients et les magnitudes des signaux n'explosent à mesure que les réseaux deviennent plus profonds.

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1. Architecture de mémoire Engram pour un rappel plus rapide

Une nouvelle composante essentielle de DeepSeek V4 est Engram, un système de mémoire qui stocke des modèles et des faits d'une manière pouvant être consultée rapidement. Le modèle peut récupérer des données stockées grâce à des consultations rapides. Cela lui permet de mieux se souvenir de longues séquences et de maintenir un raisonnement cohérent sur des tâches longues. Il libère également le modèle afin qu'il se concentre sur de nouvelles informations au lieu de rappeler d'anciens faits.

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1. Techniques avancées d'attention et de précision

Le modèle apporte des améliorations dans sa façon de prêter attention aux parties importantes des entrées. De nouvelles méthodes d'attention comme l'attention clairsemée permettent au modèle de traiter de longues séquences sans trop ralentir. Les techniques de précision, telles que les formats numériques mixtes, rendent les calculs plus précis tout en consommant moins de mémoire. Ces changements permettent à V4 de raisonner plus clairement sur des problèmes complexes comme une logique de code longue ou des documents imbriqués.

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1. Mélange d'experts

DeepSeek V4 continue d'utiliser une structure de mélange d'experts (MoE). Dans cette conception, le modèle comporte de nombreux petits modules d'experts et n'active que les plus pertinents pour chaque tâche. Cela permet au système de monter en puissance sans activer toutes les parties en permanence. Avec le MoE, V4 reste efficace même en augmentant de taille et de capacité. Associée à Engram, cette structure permet au modèle d'équilibrer mémoire et calcul de manière efficace.

Capacités clés de DeepSeek V4 par rapport aux modèles précédents

Le modèle DeepSeek 1 sera une grande avancée par rapport aux versions antérieures. Les principales améliorations attendues dans ce nouveau modèle comprennent :

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1. Forte attention au codage

DeepSeek V4 est conçu avant tout pour le travail d'ingénierie logicielle. Des tests internes auraient montré que V4 dépasse à la fois les modèles Claude et GPT dans la génération de code à long contexte. Il sera capable de gérer la compréhension, le débogage et le remaniement de codes très longs, à travers différents langages et systèmes. Le modèle devrait aider avec des tâches comme le suivi des bogues, l'écriture de tests et l'explication de code complexe. Ce focus le rend plus utile pour les développeurs comparé aux modèles d'IA à usage général.

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1. Prise en charge du long contexte

V4 est conçu pour lire et travailler avec de très grandes quantités de texte ou de code en une seule fois. La plupart des modèles d'IA épuisent leur mémoire après quelques centaines de milliers de jetons. DeepSeek V4 est prévu pour prendre en charge des contextes de plus d'un million de jetons, ce qui lui permet de gérer des bases de code complètes, des documents longs ou de grands ensembles de données sans les diviser en morceaux plus petits. Cela améliore la continuité et empêche le modèle d'oublier des informations précédentes.

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1. Efficacité de calcul améliorée

En coulisses, V4 utilise des modifications d'ingénierie intelligentes pour réduire la quantité de calcul nécessaire. Par exemple, il utilise des méthodes d'attention clairsemée qui concentrent la puissance de calcul là où elle est le plus utile au lieu de sur toutes les interactions possibles. Cela signifie que le modèle peut exécuter de longs contextes avec moins de mémoire et d'énergie.

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1. Raisonnement multi-fichiers

Une grande amélioration est la capacité du modèle à comprendre combien de fichiers sont liés les uns aux autres. Au lieu de lire un fichier à la fois, V4 devrait suivre les imports, fonctions, définitions et références dans l'ensemble du projet. Cela lui permet d'analyser les dépendances, de repérer les erreurs qui s'étendent sur plusieurs fichiers et de proposer des suggestions de refactoring adaptées à l'ensemble du système.

Un court aperçu de Pippit : visualisez vos invites DeepSeek

Pippit est un outil d'IA qui propose un générateur de vidéos et un outil de conception IA pour créer des images et des vidéos. Donc, lorsque vous utilisez DeepSeek pour rédiger une invite détaillée, une idée ou un scénario, vous pouvez intégrer ce texte dans Pippit pour créer des visuels ou des vidéos. Le modèle avancé de conversion texte-en-image ou vidéo de Pippit lit l'invite et génère des clips sociaux, des présentations de produits ou des visuels d'histoire qui reflètent les invites que vous avez créées dans DeepSeek.

Pourquoi choisir Pippit pour visualiser vos invites DeepSeek

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1. Génération vidéo multimodèle en réponse aux invites DeepSeek

Pippit vous permet de saisir des invites générées par DeepSeek avec un lien de page produit, un PowerPoint ou des séquences locales, et de les transformer instantanément en points forts de produit, TikToks viraux, reels captivants ou vidéos de mèmes amusantes. La plateforme utilise différents modèles d'IA en fonction de vos besoins. Vous pouvez utiliser Veo 3.1, Sora 2, le mode Agent, ou le mode Lite, sélectionner une durée quelconque et définir la langue de la vidéo.

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1. Visualisez les invites d'images IA de DeepSeek pour toute utilisation

Pippit utilise les modèles les plus récents, Nano Banana Pro et Seedream 4.5, pour générer des visuels de haute qualité et personnalisables à partir d'invites textuelles simples générées par des modèles de langage étendus comme DeepSeek. L'outil de conception IA comprend très bien le langage et capte votre intention avec des détails précis, un éclairage équilibré et des textures bien définies. Vous pouvez télécharger des images de référence, ajuster les rapports d'aspect et tout personnaliser, des couleurs aux éléments spécifiques que vous souhaitez inclure.

Comment transformer les invites DeepSeek en vidéos sur Pippit

Vous pouvez cliquer sur le lien ci-dessous, puis suivre ces trois étapes pour créer des clips de réseaux sociaux, des publicités et plus encore avec Pippit en utilisant les invites que vous générez avec DeepSeek :

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1. Ouvrir le générateur de vidéos

• Tout d'abord, vous devez créer un compte Pippit. Vous pouvez utiliser votre identifiant Google, TikTok ou Facebook, selon ce qui est le plus pratique pour vous.
• Une fois connecté, cliquez sur « Générateur de vidéos » dans le panneau de navigation de gauche.
• Vous verrez maintenant un champ de texte où vous entrez votre invite générée par DeekSeek

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1. Générez votre vidéo à partir des invites DeepSeek

• Cliquez sur « Ajouter des médias et plus » si vous souhaitez télécharger des photos, des clips vidéo ou tout autre matériel de référence.
• Cliquez sur « Choisir un modèle » pour sélectionner votre modèle en fonction du type de vidéo dont vous avez besoin. Le mode Lite fonctionne pour des vidéos marketing rapides, le mode Agent est idéal pour des créations originales, Veo 3.1 gère très bien les vidéos réalistes, et Sora 2 est destiné à du contenu plus sophistiqué.
• Si vous utilisez le mode Agent, vous pouvez cliquer sur « Télécharger la vidéo de référence » pour montrer au logiciel une style que vous souhaitez recréer.
• Ouvrez « Personnaliser les paramètres vidéo » pour ajuster la durée. Définissez-le en fonction de ce qui a du sens pour votre projet, de 15 secondes à quelques minutes.
• Vous pouvez également choisir votre préférence linguistique ici si vous souhaitez des voix off ou des sous-titres.
• Une fois que tout semble correct, cliquez sur « Générer » et laissez Pippit créer votre vidéo. Il ajoutera des animations, des transitions et des effets en fonction de ce que vous avez décrit dans votre prompt.

Essayez le prompt de DeepSeek : Générez une vidéo de haute qualité d'un petit chien dansant dans un salon moderne. La scène est un intérieur de maison confortable avec de grandes fenêtres et une douce lumière du matin projetant des ombres naturelles sur le sol en bois. Le chien se tient sur ses pattes arrière et effectue des sauts ludiques de côté, tournant en petit cercle et agitant l’air de ses pattes de manière rythmée. La caméra utilise un panoramique lent de style manuel de gauche à droite avec un léger mouvement naturel. Colorimétrie chaude, mouvement réaliste, ambiance joyeuse.

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1. Exporter et partager

• Sélectionnez « Modifier plus » pour ouvrir l'éditeur vidéo interne et améliorer davantage votre contenu vidéo.
• Cliquez sur « Télécharger » pour enregistrer la vidéo sur votre ordinateur.
• Si vous souhaitez la partager immédiatement, cliquez sur « Publier » pour programmer automatiquement et publier votre vidéo sur des plateformes de réseaux sociaux comme TikTok, Facebook et Instagram.

Comment transformer les invites DeepSeek en images dans Pippit

Suivez ces étapes pour transformer les requêtes d'images IA générées par DeepSeek pour des affiches, flyers, fonds d'écran, publications sur les réseaux sociaux ou créations artistiques.

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1. Ouvrez l'outil de conception AI

• Cliquez sur « Studio d'image » sous « Création ».
• Cliquez sur « Conception AI » sous « Améliorer les images marketing. »
• Dites à DeepSeek quel type d'image vous voulez, puis copiez cette invite et utilisez-la dans Pippit.

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1. Transformez les invites DeepSeek en images

• Cliquez sur le bouton « + » si vous souhaitez télécharger des images de référence. Peut-être que vous avez des exemples du style que vous recherchez, ou des éléments spécifiques que vous souhaitez que l'IA utilise comme inspiration. Cette étape est facultative mais utile.
• Pour choisir entre le modèle Seedream ou Nano Banana, cliquez sur « Modèle ». Chaque modèle a des points forts différents. Si vous ne savez pas lequel utiliser, laissez simplement sur Auto et laissez Pippit décider.
• Sélectionnez le « ratio d'aspect » dont vous avez besoin. Carré pour les publications sur les réseaux sociaux, paysage pour les sites web, portrait pour les écrans de téléphone, tout ce qui correspond à votre projet.
• Cliquez sur « Générer » et patientez quelques instants pendant que l'IA de Pippit crée votre image en fonction de tout ce que vous avez décrit.

Essayez l'invite de DeepSeek : Un chien courant à travers un espace de parc ouvert, oreilles levées en plein mouvement, bouche légèrement ouverte, pattes floues à cause de la vitesse. L'arrière-plan s'étire en traînées de vert et de brun tandis que la caméra tente de rester concentrée. La lumière du soleil scintille sur le corps en tâches irrégulières. Filmée à la main, avec un obturateur rapide mais un suivi imparfait, du bruit visible dans les zones ombrées, le flou de mouvement est maintenu intact pour préserver le réalisme.

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1. Exporter votre image

• Vérifiez le résultat généré à partir de l'invite DeepSeek. Vous pouvez ajuster les détails de votre invite pour générer plus d'images dans différents styles.
• Utilisez les outils internes pour affiner le contenu de votre image en fonction de vos besoins.
• Cliquez sur « Télécharger » pour enregistrer votre image sur votre appareil local.

Conclusion

Alors récapitulons ce que nous avons abordé ici. Nous avons examiné l'alignement actuel de DeepSeek et exploré ce qui arrive avec la version 4, qui semble être une mise à niveau sérieuse avec sa fenêtre contextuelle d'un million de tokens, son architecture mémoire Engram, et son accent laser sur les tâches de codage. Ces améliorations le rendent plus apte à traiter des projets complexes et des ensembles de données volumineux. Cela montre clairement que DeepSeek a parcouru un long chemin en seulement quelques années. C'est désormais un outil incontournable pour les tâches sérieuses de codage, de recherche et de résolution de problèmes.

FAQ

Qu'est-ce qui rend le modèle DeepSeek v3 spécial ?

Le modèle DeepSeek V3 se distingue par sa capacité à gérer des entrées très volumineuses, avec une fenêtre contextuelle allant jusqu'à 128 000 tokens, ce qui lui permet de lire et de raisonner sur de longs documents ou bases de code. Il utilise une conception Mixture-of-Experts (MoE), qui le rend rapide et efficace en activant uniquement les parties nécessaires du modèle. V3 dispose également d'une mémoire hiérarchique pour se souvenir des informations importantes, d'un système d'ancrage de vérité pour réduire les erreurs, et de techniques d'entraînement avancées qui améliorent la qualité et les performances du texte.

Quels modèles sont inclus dans la liste des modèles DeepSeek ?

La gamme de modèles DeepSeek comprend V2 pour un contexte et un raisonnement améliorés, V3 avec une fenêtre de 128K tokens et MoE, et V3.1 pour un raisonnement approfondi. Il y a aussi le modèle V3.2-Speciale, qui fonctionne bien pour les tâches de raisonnement et la résolution de problèmes de niveau compétitif. La série R1 se concentre sur le raisonnement logique étape par étape.

Comment DeepSeek gère-t-il les tâches de longs contextes ?

Le modèle AI DeepSeek gère les longs contextes grâce à des mécanismes d'attention clairsemée qui sélectionnent uniquement les tokens les plus pertinents au lieu de tout comparer entre eux. Cela rend le traitement des longs contextes beaucoup plus rapide, tout en offrant des résultats de grande qualité. V3.2 et le prochain V4 peuvent traiter plus d'un million de tokens, ce qui signifie qu'ils peuvent travailler avec des bases de code ou des documents massifs en une seule opération.

DeepSeek V4 sera-t-il open source ?

À ce jour, DeepSeek n'a pas officiellement confirmé si V4 serait entièrement open source. Cependant, DeepSeek a une approche claire consistant à rendre ses modèles et poids accessibles au public. Donc, basé sur leur historique avec V2, V3 et R1, il est très probable que V4 suivra la même approche lorsqu'il sera lancé à la mi-février.

Les modèles DeepSeek peuvent-ils être utilisés localement ?

Oui, vous pouvez exécuter les modèles DeepSeek localement. Les versions V3 et V3.1 disposent de poids ouverts que vous pouvez télécharger et exécuter sur votre propre CPU ou GPU. Les petites versions distillées de R1, comme les modèles à 7B, 14B et 32B paramètres, fonctionnent sur du matériel grand public régulier. Le V4 devrait fonctionner sur deux RTX 409 ou une seule RTX 5090 grâce à son design Mixture-of-Experts.