Les intégrations DeepSeek V3 et DeepSeek R1 sont désormais disponibles sur Latenode

Bonne nouvelle pour les passionnés d'automatisation de l'IA et les développeurs low-code : les derniers modèles open source de DeepSeek, DeepSeek V3 et DeepSeek R1, sont désormais accessibles via Latenode. Cette intégration apporte de puissantes capacités d'IA pour vos scénarios, marquant une étape importante dans la technologie de l'IA accessible. Voyons ce qui lui a valu un engouement immédiat.

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Qu'est-ce que DeepSeek V3 ?

DeepSeek V3 est une véritable avancée dans les modèles de langage d'IA, avec une architecture sophistiquée de type Mixture-of-Experts (MoE) avec 671 milliards de paramètres. Mixture-of-Experts (MoE) est une architecture dans laquelle plusieurs sous-réseaux spécialisés (experts) gèrent différents types de tâches, tandis qu'un mécanisme de routage dirige chaque entrée vers les experts les plus appropriés. 

L'IA DeepSeek V3 utilise une activation sélective de 37 milliards de paramètres pour chaque tâche, réduisant ainsi les coûts de calcul sans sacrifier les performances. Formé sur 14.8 billions de jetons de haute qualité, il rivalise avec les principaux modèles commerciaux, atteignant des performances comparables à celles des meilleurs modèles linguistiques. Son efficacité et sa puissance le rendent idéal pour la création de contenu, où il surpasse Claude 3.5 Sonnet.

Par exemple, DeepSeek V3 obtient des scores supérieurs dans les principaux tests d'évaluation de contenu - avec un score de 91.6 sur DROR (Discrete Reasoning Over Paragraphs - un test mesurant la profondeur de compréhension et la qualité de la réponse) et de 89.1 sur MMLU-Redux (Massive Multitask Language Understanding - un test de référence amélioré testant les connaissances dans divers domaines académiques et professionnels).

Source : Rapport technique DeepSeek V3 sur GitHub

Qu'est-ce que DeepSeek R1 ?

DeepSeek R1 représente une avancée majeure dans les capacités de raisonnement de l'IA. Contrairement aux modèles de langage à usage général, R1 est spécialisé dans les tâches nécessitant une réflexion logique précise, une résolution de problèmes mathématiques et une expertise en codage. Cette spécialisation est obtenue grâce à une approche de formation unique qui se concentre sur le développement de véritables capacités de raisonnement plutôt que sur la recherche de modèles.

Ce qui distingue le modèle open source DeepSeek R1, c'est son architecture basée sur les principes de l'apprentissage par renforcement. Au lieu d'être formé uniquement sur des solutions existantes, le modèle apprend par essais et erreurs, en développant des stratégies de résolution de problèmes similaires au raisonnement humain. De ce fait, dans les tâches de raisonnement et de connaissance, le modèle est à égalité avec OpenAI o1 et o1-Mini :

Source : Analyse artificielle – DeepSeek R1

Cas d'utilisation pratiques pour DeepSeek V3 et DeepSeek R1

DeepSeek-V3

Conçu pour générer du contenu rentable et de haute qualité et prendre en charge plusieurs langues, DeepSeek-V3 excelle dans les scénarios nécessitant une maîtrise du langage naturel et une évolutivité. Sa nature open source et son prix abordable en font un outil idéal pour les startups et les entreprises qui privilégient l'efficacité. Découvrez quelques-unes des façons dont vous pouvez utiliser ce modèle, à la fois seul et via l'automatisation sur Latenode :

Création de contenu au son naturel : DeepSeek-V3 génère des textes marketing, des articles de blog et des légendes pour les réseaux sociaux avec un minimum de modifications. Le système peut imiter le ton humain, en particulier pour la documentation technique et les publications LinkedIn. Il alimente également les chatbots pour le service client, en gérant les requêtes multilingues tout en conservant le contexte au cours de longues conversations.

Localisation rentable : Deepseek V3 est largement adopté pour la traduction/adaptation de contenu en chinois et dans de nombreuses autres langues, y compris les supports pédagogiques et les documents juridiques. Le modèle fait preuve d'une précision impressionnante dans la génération d'articles optimisés pour le référencement pour les marchés locaux, en particulier si vous lui fournissez des informations préalables.

Automatisation à haut volume : Grâce à ses résultats impressionnants en matière d'analyse et de compréhension générale, DeepSeek-V3 peut traiter de grands ensembles de données pour des tâches telles que l'analyse des sentiments des avis clients ou des campagnes par e-mail automatisées. 

DeepSeek R1

Conçu pour la résolution de problèmes complexes et les tâches techniques, R1 combine un raisonnement avancé avec une analyse en temps réel. Les développeurs et les enseignants exploitent sa précision pour le codage, les mathématiques et la prise de décision basée sur les données. Jetez un œil à certaines façons d'utiliser DeepSeek R1 que vous pourriez choisir :

Génération et débogage de code : DeepSeek R1 résout les problèmes de programmation et écrit des extraits de code fonctionnels en Python/Java. R1 peut optimiser l'algorithme de tri en quelques minutes. Il identifie également les bugs tels que les fuites de mémoire dans les projets C++, surpassant souvent les ingénieurs humains.

Outils pédagogiques et analytiques : DeepSeek R1 agit comme un tuteur virtuel, décomposant des problèmes mathématiques complexes avec des explications étape par étape. Les enseignants peuvent l'utiliser pour noter des dissertations et des devoirs de mathématiques, réduisant ainsi le temps de notation et analysant des données financières en temps réel pour prédire les tendances. Vous pouvez utiliser R1 pour générer des rapports commerciaux et générer des informations sur les investissements.

Comment utiliser ces modèles sur Latenode sans API DeepSeek ?

Sur Latenode, les deux modèles sont disponibles via le nœud DeepSeek AI dans la bibliothèque. Ces nœuds fonctionnent comme des intégrations d'IA plug-and-play, ce qui signifie qu'ils n'ont pas besoin d'informations d'identification ou d'API DeepSeek, mais ils ont une tarification personnalisée. Voici comment les trouver :

1. Ouvrez le Alternatives à AI ChatGPT dossier

2. Appuyez sur le nœud DeepSeek AI pour l'ajouter au scénario

 

3. Ensuite, ouvrez ses paramètres et choisissez le modèle que vous souhaitez utiliser : DeepSeek V3 ou DeepSeek R1 (Reasoner).

4. Écrivez votre message dans les paramètres et enregistrez-le. Et voilà, vous pouvez utiliser ce modèle sur Latenode !

Essayez l’intégration de DeepSeek AI sur Latenode !

DeepSeek V3 permet de créer des textes (posts, articles, traductions), tandis que R1 résout des tâches complexes (mathématiques, codage). Sur Latenode, vous pouvez les connecter en quelques clics – aucune programmation n'est nécessaire. Choisissez simplement un modèle, écrivez votre tâche (« rédiger un article sur les remises » ou « analyser un ensemble de données »), et l'IA fait le reste. Facile à tester ! La plupart des IA fonctionnent avec des images, et bientôt elles géreront également les vidéos. 

L'automatisation par l'IA est déjà utilisée par les enseignants, les spécialistes du marketing et les startups, ainsi que par presque tous ceux qui souhaitent travailler plus efficacement. Vous voulez essayer ? Inscrivez-vous sur Latenode, sélectionnez DeepSeek AI – automatisez les tâches de routine en 5 minutes. Zéro codage !

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QFP

Qu'est-ce qui rend DeepSeek V3 et R1 uniques ?

DeepSeek V3 est une solution de génération de contenu multilingue dotée d'une architecture Mixture-of-Experts (MoE), permettant une création de texte rentable et de haute qualité. R1 est spécialisé dans le raisonnement logique, le codage et les mathématiques, en utilisant l'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes comme les humains. Tous deux sont open source (licence MIT) et rivalisent avec les meilleurs modèles d'IA commerciaux.

Comment utiliser ces modèles sur Latenode sans coder ?

Aucune API ou programmation n'est nécessaire. Sur Latenode :

• Ouvrez le dossier Alternatives à AI ChatGPT.
• Ajoutez le nœud DeepSeek à votre flux de travail.
• Choisissez V3 (contenu) ou R1 (logique), écrivez votre invite (par exemple, « Écrire un article de blog » ou « Déboguer le code Python ») et exécutez.

Quel modèle dois-je choisir pour ma tâche ?

• DeepSeek V3 : articles de blog, traductions, chatbots, contenu SEO et analyse de données (par exemple, avis clients).
• DeepSeek R1 : codage (débogage/optimisation du code), tutorat en mathématiques, prévisions financières et rapports techniques.

Quelle est la prochaine étape pour DeepSeek sur Latenode ?

Les prochaines mises à jour incluent des fonctionnalités multimodales (traitement d'images/vidéos), des performances plus rapides et des algorithmes auto-améliorants. Les enseignants, les spécialistes du marketing et les développeurs automatiseront bientôt sans effort des flux de travail encore plus complexes.