# DeepSeek-V3.1

> Fiche du modèle de langage DeepSeek-V3.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek-V3.1 (DeepSeek) : score IA de 71,7, 102e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-v3-1/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 21 août 2025

## Score général

- Score IA : 71,7 (marge à 90 % : de 67,0 à 76,3)
- Rang : 102 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 12 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 70,6 | Rang 78 · 44 % |
| Code | 68,3 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 72,5 | Rang 106 · 100 % |
| Maths | 71,9 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 71,9 | Provisoire · 20 % |
| Français | 74,8 | Rang 47 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 74,0 | Rang 97 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3-1) | 13,7 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 0,56 $ / 1,68 $ |
| [DeepSeek V3.1 (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3-1-reasoning) | 13,5 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 0,58 $ / 1,68 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3-1

## Exécution locale

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 472,6 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

- Allégée, 4 bits : 472,6 Go
- Allégée, 8 bits : 827,1 Go
- Complète, 16 bits : 1 575,5 Go

- Plus petite machine : aucune, il faut un serveur
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : Trop juste
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : Trop juste
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,18 € / 0,69 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 163 840 jetons (environ 123 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 685 milliards
- Licence : MIT (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : E (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=DeepSeek-V3.1)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com)
- L'essayer : [DeepSeek](https://chat.deepseek.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DTBench | Raisonnement | 82,7 % | 74,9 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 401,7 Elo | 77,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 052,0 Elo | 85,3 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, questions en français | Français | 1 446,7 Elo | 75,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Fiction.LiveBench | Données | 52,8 % | 60,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 388,1 Elo | 73,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 417,2 Elo | 73,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 416,0 Elo | 73,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 414,0 Elo | 72,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 413,7 Elo | 72,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 432,1 Elo | 72,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 455,5 Elo | 71,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 425,8 Elo | 71,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 447,4 Elo | 70,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 406,2 Elo | 66,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 38,4 % | 66,6 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| WeirdML (v2) | Code | 37,5 % | 65,9 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| LMCA | Raisonnement | 24,29 | 66,9 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SimpleBench | Raisonnement | 40 % | 69,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 58 % | 53,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek-V3.1 ?** DeepSeek-V3.1 obtient un score IA de 71,7, avec une marge de 67,0 à 76,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 102e sur 246 modèles, à partir de 12 mesures.

**Dans quelles tâches DeepSeek-V3.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (74,8) et écriture (74,0). Sa tâche la plus faible est code (68,3).

**DeepSeek-V3.1 peut-il tourner en local ?** Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 472,6 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

**Combien coûte DeepSeek-V3.1 ?** 0,18 € par million de jetons en entrée et 0,69 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite DeepSeek-V3.1 ?** DeepSeek-V3.1 est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 21 août 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com