OpenAI a longtemps été la référence absolue en matière de modèles d'IA destinés aux consommateurs. Mais la Chine est déterminée à combler l'écart avec les États-Unis en matière d'IA. Est-ce que DeepSeek R1 est le seul concurrent à se démarquer ?
DeepSeek R1 n'est pas simplement un autre chatbot : c'est un modèle d'IA axé sur le raisonnement, conçu pour briser les limites des chatbots conventionnels en résolvant des problèmes complexes, en codant efficacement et en expliquant son processus de réflexion de manière transparente.
Pendant ce temps, ChatGPT o3-mini d'OpenAI est leur tout nouveau modèle de raisonnement rentable, conçu pour trouver un équilibre entre efficacité, abordabilité et profondeur de raisonnement.
Après des heures de recherche et de tests pratiques des deux modèles, nous avons constaté que la comparaison de DeepSeek R1 et de ChatGPT o3-mini révèle deux philosophies de développement d'IA complètement différentes. Bien qu'ils résolvent tous deux les mêmes problèmes, ils les abordent sous des angles fondamentalement différents. Voyons lequel est fait pour VOUS !
Comment ces modèles sont-ils construits ?
o3-mini:
o3-mini d'OpenAI est une version légère du modèle o3, optimisée pour des performances plus rapides tout en conservant de solides capacités de raisonnement.
Contrairement aux modèles ChatGPT précédents qui avaient des niveaux d'intelligence fixes, o3-mini introduit un mode de raisonnement réglable unique, permettant aux utilisateurs de choisir entre des niveaux de raisonnement faibles, moyens et élevés en fonction de leurs besoins. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour équilibrer la vitesse et la profondeur de réponse.
Recherche profonde R1 :
DeepSeek R1, développé par la société chinoise d'intelligence artificielle DeepSeek, est un modèle d'intelligence artificielle open source conçu spécifiquement pour le raisonnement mathématique, logique et lié au codage. Contrairement à ChatGPT, qui s'appuie sur des données étiquetées par l'homme pour l'apprentissage supervisé, DeepSeek R1 a été formé à l'aide de l'apprentissage par renforcement, ce qui signifie qu'il s'améliore progressivement sans intervention humaine directe.
Son point fort réside dans sa transparence : DeepSeek R1 ne se contente pas de donner des réponses, mais montre l'intégralité de son processus de raisonnement étape par étape. Cela le rend très utile dans les domaines techniques où comprendre la logique derrière une réponse est tout aussi important que d'obtenir la réponse elle-même.
Quelles sont leurs performances ? (Références et utilisation dans le monde réel)
Comparons-les dans les domaines clés du raisonnement et de la résolution de problèmes.
Raisonnement mathématique et logique
Nous avons demandé aux deux modèles, « Quelle est la somme des carrés des 10 premiers nombres premiers ? »
ChatGPT o3-mini a fourni une réponse rapidement, mais sans nécessairement montrer comment il est parvenu à cette réponse, à moins d'y être invité. Dans ce cas, il l'a fait. Et le résultat était clair et efficace.
DeepSeek R1 décomposerait chaque nombre premier, montrerait les carrés individuels, les additionnerait et fournirait une explication au fur et à mesure. Le seul avantage supplémentaire ici est donc la transparence du raisonnement.
Codage et développement de logiciels
Nous avons demandé aux deux outils d'optimiser une fonction Python :
- ChatGPT o3-mini renverrait une version concise et optimisée de la fonction avec une explication minimale.
- DeepSeek R1 Cela permettrait non seulement d'optimiser la fonction, mais aussi d'expliquer pourquoi chaque modification a été apportée.
Cela rend DeepSeek R1 meilleur pour l'apprentissage et le débogage, tandis que ChatGPT o3-mini est meilleur pour les optimisations rapides et de haut niveau.
Classement ELO de ChatGPT o3-mini (Codeforces):2130, ce qui signifie qu'il fonctionne au niveau d'un programmeur compétitif expert.
Évaluation de DeepSeek R1 par Codeforces:1900, légèrement en dessous du niveau expert mais toujours fort.
Précision du banc SWE de DeepSeek R1:49.2%, ce qui signifie qu'il résout correctement près de la moitié des tâches de référence en ingénierie logicielle.
Comment ils accomplissent d’autres tâches clés :
| Tâche | ChatGPT o3-mini | DeepSeek R1 |
| Génération d'animations 3D (Python) | ❌ Échec de la livraison | ✅ Sortie fonctionnelle |
| Automatisation du montage vidéo | ✅ Bons résultats | ✅ Bons résultats |
| Extraction d'URL PDF (HTML et Python) | ✅ Code de travail | ✅ Code de travail |
Raisonnement commercial
Nous avons posé à o3 mini et R1 une question de raisonnement commercial et les réponses sont ici :
ChatGPT o3-mini:J'ai eu un taux de réponse plus rapide, avec des réponses plus claires et plus précises.
Recherche profonde R1 : Le temps de réponse au problème a été de 32 secondes, ce qui est très élevé par rapport à celui du o3-mini qui était de 6 secondes. Mais la réponse est beaucoup plus détaillée et élaborée.
Pensée contextuelle et logique
Une question test a été conçue où l’IA devait déduire une réponse à partir d’une signification implicite plutôt que d’une information directe.
- ChatGPT o3-mini : Il a fourni une réponse raisonnable, mais a oublié un détail subtil dans le contexte.
- DeepSeek R1:J'ai parfaitement compris le contexte, j'ai déduit la bonne réponse et j'ai expliqué le raisonnement qui la sous-tend.
Ainsi, si vous avez besoin d’une IA pour « saisir l’indice » dans les conversations ou la pensée abstraite, DeepSeek R1 a l’avantage.
Comparaison des coûts : qu’est-ce qui est le plus abordable ?
OpenAI a peaufiné sa structure tarifaire ChatGPT o3-mini pour les entreprises soucieuses des coûts tout en conservant son positionnement premium.
- Jetons d'entrée : Taux standard : $1,10 par million de jetons, Taux API par lots : $0,55 par million de jetons (pour les entreprises désireuses d'échanger des réponses instantanées contre un traitement par lots 24 heures sur 24)
- Jetons de sortie : Taux standard : $4,40 par million de jetons, Taux API par lots : $2,20 par million de jetons
Ce modèle montre clairement une chose : OpenAI vise l’efficacité à l’échelle de l’entreprise.
DeepSeek R1 joue un tout autre jeu. Au lieu d’enfermer les entreprises dans un jardin clos, DeepSeek mise sur l’IA open source et la transparence des prix pour séduire les développeurs et les entreprises qui veulent une IA à leurs propres conditions.
- Jetons d'entrée : Cache Hit : $0,14 par million de jetons, Cache Miss : $0,55 par million de jetons
- Jetons de sortie : $2,19 par million de jetons
Concrètement, qu'est-ce que cela signifie ? Si l'API de DeepSeek a déjà traité une requête similaire auparavant (cache hit), vous ne payez presque rien. Pour les entreprises qui utilisent des charges de travail d'IA prévisibles et répétitives, cela se traduit par des économies de coûts considérables au fil du temps.
Comparez cela au minimum de $1,10 par million de jetons d'entrée d'OpenAI, et vous commencez à comprendre pourquoi la tarification de DeepSeek constitue un sérieux défi pour le modèle commercial d'OpenAI.
Faire votre choix
Si vous recherchez une recommandation simple :
Choisissez ChatGPT o3-mini si vous pensez que l'IA doit être un outil qui fonctionne tout simplement. C'est le modèle pour les personnes qui veulent faire avancer les choses sans se demander comment et pourquoi.
Choisissez DeepSeek R1 si vous pensez que l'IA doit être un partenaire collaboratif. C'est pour les esprits curieux qui veulent comprendre, bricoler et peut-être même améliorer ce avec quoi ils travaillent.
Que pense Internet ?
Conclusion
L'IA est à la croisée des chemins. Open source vs. fermée. Personnalisable vs. contrôlée. Innovation pour tous vs. pay-to-play.
DeepSeek R1 fait un pari audacieux : l'IA doit être ouverte, adaptable et accessible. L'o3-mini d'OpenAI, quant à lui, est synonyme d'efficacité, de rapidité et de performances haut de gamme.
Quoi qu’il en soit, DeepSeek oblige le secteur de l’IA à repenser sa compétitivité. Son approche bouleverse les notions traditionnelles de ce qui fait le succès de l’IA, et même les gouvernements commencent à en prendre conscience. L’IA façonnant les structures de pouvoir mondiales, les pays doivent désormais se demander : la domination repose-t-elle sur l’IA propriétaire, ou le véritable succès réside-t-il dans l’innovation ouverte ?
Le choix n’est pas seulement technique, il est idéologique.
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