DeepSeek V3
Réseau Neuronal
DeepSeek V3 est un modèle de langage de l'équipe DeepSeek, utilisé pour le code et le suivi précis des instructions.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche DeepSeek V3?
DeepSeek V3 est un modèle de langage de l'équipe DeepSeek qui développe les points forts des versions précédentes : le suivi des instructions et le travail sur le code. Il repose sur un pré-entraînement sur près de 15 000 milliards de jetons. L'accès via BotHub est plus simple que l'accès direct : pas besoin de VPN ou de carte bancaire étrangère, le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, uniquement pour les jetons consommés, et le solde inutilisé n'expire pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses. Pour vos services, une API unique compatible OpenAI est disponible, évitant de réécrire l'intégration lors du changement de modèle. Pour les développeurs, DeepSeek V3 aide à analyser du code inconnu, écrire des fonctions et des tests, et déboguer. Pour les analystes et équipes produit, il permet de résumer de longs documents et échanges. Pour les éditeurs et marketeurs, il aide à préparer des brouillons à partir de briefs courts. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents, panneau d'administration avec limites par employé, chiffrement AES-GCM et non-conservation des échanges.Questions fréquentes sur DeepSeek V3
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel universel : dialogue, correspondance, travail sur le code, explication et refactorisation, analyse de documents et d'images, analytique et résumés. La fenêtre de contexte de 64 000 jetons permet de gérer de longues conversations, des spécifications techniques ou plusieurs fichiers simultanément.
Jusqu'à 16 000 jetons par réponse, ce qui suffit pour un article volumineux, une analyse détaillée ou un grand module de code. Si le contenu est plus long, divisez la tâche et demandez de continuer : sur BotHub, vous payez à la consommation, les jetons n'expirent pas.
Un mode de réflexion distinct n'est pas indiqué dans nos données, mais le modèle gère bien l'analyse étape par étape si vous le demandez explicitement dans le prompt : décomposer la logique, vérifier les hypothèses, puis donner la conclusion.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, pratique pour les agents, les intégrations et l'automatisation. Il se connecte via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Le modèle accepte le texte, les images et les documents : vous pouvez demander d'analyser une capture d'écran, un schéma, un contrat ou un rapport et obtenir une réponse textuelle. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; BotHub propose des modèles spécialisés pour cela.
Les modèles DeepSeek ont été entraînés sur des données multilingues et gèrent bien les tâches en russe. Le plus simple est de tester par vous-même : dans une fenêtre BotHub, exécutez votre prompt via deepseek-chat et d'autres modèles pour comparer. Accès depuis la Russie sans VPN, paiement par cartes russes.