DeepSeek-V3 (Mar 2025)
DeepSeek · Chine · sorti le DeepSeek · Chine · 24 mars 2025
- Poids ouverts · MIT
- Serveur seulement
- Classe énergétique E
Son bilan?
- Au classement général, 157e sur 257, ex æquo avec 25 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code et maths : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent, compréhension d'images et création web.
Estimationenviron 0,51 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
62,0de 58,4 à 65,7
Les dix tâches?
- Raisonnement57,5Provisoire · 33 %, voir le classement Raisonnement
- Code65,2Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage65,0Rang 156 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths59,1Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences63,6Rang 88 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français69,2Rang 75 · 50 %, voir le classement Français
- VisionNon mesuré
- Écriture67,9Rang 147 · 100 %, voir le classement Écriture
- WebNon mesuré
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
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.
- Cartes graphiquesTrop juste
- PC portables GeForce RTXTrop juste
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- MacTrop juste
- Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
- Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,17 € / 0,67 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 163 840 jetonsenviron 123 000 mots
- Entrées
- Texte
- Réflexion
- Non communiqué
- Paramètres
- 685 milliards
- Licence
- MITpoids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Esur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Juillet 2024
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationEn bref
- Quel est le score de DeepSeek-V3 (Mar 2025) ?
- DeepSeek-V3 (Mar 2025) obtient un score IA de 62,0, avec une marge de 58,4 à 65,7, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 157e sur 257 modèles, à partir de 15 mesures.?
- Dans quelles tâches DeepSeek-V3 (Mar 2025) est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (69,2) et écriture (67,9). Sa tâche la plus faible est raisonnement (57,5).
- DeepSeek-V3 (Mar 2025) 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 (Mar 2025) ?
- 0,17 € par million de jetons en entrée et 0,67 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,51 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite DeepSeek-V3 (Mar 2025) ?
- DeepSeek-V3 (Mar 2025) est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 24 mars 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.