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Modèle · DeepSeek · 2025

DeepSeek R1

DeepSeek R1, c'est le modèle de raisonnement open-weight que DeepSeek a sorti en janvier 2025. Le premier à offrir un raisonnement type o1 d'OpenAI, mais gratuit à télécharger. Le choc qui a forcé Meta et OpenAI à accélérer.

Modèle Lecture 4 min Mis à jour le 2026-05-25
— Ce que c'est

DeepSeek R1, en clair

En janvier 2025, OpenAI vient de sortir o1, son premier modèle de raisonnement (un modèle qui prend le temps de réfléchir avant de répondre, ce qui le rend bien plus fort en maths, code, logique). Tout le monde pense que ça va rester verrouillé chez OpenAI pendant des mois.

Et là, DeepSeek balance R1 : performances très proches de o1 sur les benchmarks, poids publiés gratuitement sur Hugging Face, papier technique qui explique comment ils ont fait. C'est le moment où le monde réalise que l'open-source rattrape le closed-source plus vite que prévu.

R1 a été remplacé sur leur app par des versions plus récentes (V3.x), mais reste téléchargeable et utilisé comme base pour des dérivés communautaires (R1-Distill, etc.).

À quoi ça sert

  • Raisonnement local : faire tourner un modèle de raisonnement sur ma propre machine sans envoyer mes données à OpenAI.
  • Maths et logique : les chaînes de raisonnement de R1 sont solides pour résoudre des problèmes en plusieurs étapes.
  • Base pour fine-tuning : la communauté part de R1 pour créer des modèles spécialisés (juridique, médical, etc.).
  • Apprendre comment raisonne un modèle : R1 affiche son raisonnement étape par étape, c'est pédagogique.
  • Archive historique : pour comprendre comment l'open-source a rattrapé OpenAI en 2025.

Comment ça se compare

vs DeepSeek V3.2 : V3.2 est le modèle généraliste actuel, plus polyvalent. R1 reste meilleur sur le raisonnement pur, mais V3.2 a un mode "thinking" qui se rapproche. Choisir R1 si tu veux uniquement du raisonnement, V3.2 sinon.

vs OpenAI o1 / o3 : o1/o3 sont fermés, R1 est ouvert. Performances proches en janvier 2025, OpenAI a depuis pris une légère avance, mais R1 reste solide pour beaucoup d'usages.

vs Llama 4 Behemoth : Behemoth est plus performant en raisonnement, mais beaucoup plus lourd (impossible à faire tourner en local sur une machine grand public). R1 est plus accessible.

Combien ça coûte

Tarifs au 25 mai 2026 :

  • Poids du modèle : gratuit sur huggingface.co/deepseek-ai
  • Licence : MIT (libre, utilisable commercialement)
  • API DeepSeek officielle : ~0,55 $ / million de tokens (input) — plus cher que V3.2 car raisonnement consomme plus
  • Via Fireworks ou Together : 1-3 $ / million de tokens selon le fournisseur

Mon avis

Je n'utilise plus R1 directement — V3.2 est meilleur sur la majorité de mes cas et coûte moins cher. Mais R1 reste le moment fondateur de 2025, celui qui a montré que l'open-source peut produire des modèles de pointe.

Si tu débutes en IA en 2026, tu n'as pas besoin d'utiliser R1. Si tu fais de la recherche ou que tu veux comprendre comment l'IA open-source a explosé, c'est une référence à connaître.

Sa vraie valeur aujourd'hui : la base sur laquelle des dizaines de modèles communautaires ont été construits.

Questions rapides

DeepSeek R1 est-il dépassé ?

Sur l'usage courant, oui — V3.2 fait mieux. Sur la valeur historique et la communauté, non.

Puis-je le faire tourner sur mon MacBook ?

Pas le R1 complet (671 milliards de paramètres). Mais des versions distillées (7B, 32B) tournent sur MacBook M3/M4.

R1 est-il libre commercialement ?

Oui, licence MIT, utilisable sans restriction.

Vérifié le 2026-05-25 · prochaine relecture 2026-11-25

Specs et prix vérifiés sur Hugging Face et la doc DeepSeek officielle. Page documentée pour archive et compréhension de l'écosystème open-weight.

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