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C'est un modèle textuel axé sur le raisonnement : résolution de problèmes complexes, mathématiques, STEM, travail sur le code (écriture, refactoring, débogage). Il accepte le texte, les documents et les images. Son contexte de 163 840 jetons permet de traiter de longues spécifications, des logs et des modules entiers.

Le maximum par réponse est de 32 768 jetons. C'est suffisant pour une analyse technique détaillée, un long article ou un fichier de code volumineux. Notez qu'une partie du budget est utilisée pour le raisonnement interne ; il est donc préférable de demander les textes très longs par parties et de les assembler.

Oui, c'est sa caractéristique clé : avant la réponse finale, le modèle construit une chaîne de raisonnement, décompose la tâche étape par étape et vérifie les conclusions intermédiaires. Ce mode aide considérablement en mathématiques, logique et débogage, où le processus de résolution est aussi important que le résultat.

Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Il est facile à intégrer dans des agents et des pipelines où la réponse est directement envoyée au code ou à une base de données. BotHub propose une API unifiée compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.

Le modèle accepte les images et les documents en entrée : vous pouvez demander d'analyser une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF et obtenir une réponse textuelle. Pour l'audio et la vidéo, BotHub propose des modèles spécialisés, faciles à connecter dans la même interface.

Les modèles DeepSeek ont été entraînés sur des données multilingues, et la gamme R1 fonctionne de manière fiable avec les requêtes en russe : elle comprend les formulations, les termes et le contexte. Il est préférable de tester la qualité sur votre scénario spécifique en direct — sur BotHub, cela se fait sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.