deepseek-r1.com

Qu’est-ce que deepseek-r1.com ?

Il s’agit d’un site fan tiers qui présente le modèle DeepSeek-R1, propose des démonstrations de chat en ligne et fournit des informations de téléchargement. Le site précise clairement qu’il n’a aucun lien avec DeepSeek, et ne doit donc pas être considéré comme la page officielle, l’application officielle ou la plateforme API officielle de DeepSeek.

Le nom du site et le titre de la page d’accueil mettent en avant R1, mais les deux expériences actuellement disponibles ne sont pas identiques : la page d’accueil intègre DeepSeek-VL2-small, tandis qu’une autre page WebGPU exécute la version légère du modèle distillé R1. Les utilisateurs doivent juger des capacités en se basant sur le nom réel du modèle, et non seulement sur le titre de la page.

État actuel des fonctionnalités

Que peut faire la chat de la page d’accueil

La zone de chat de la page d’accueil actuelle provient d’une démonstration externe de DeepSeek-VL2-small ; elle peut recevoir du texte et des images, et permet de modifier le top-p, la temperature, la pénalité de répétition, la longueur maximale de génération et la longueur historique. Elle convient aux questions-réponses visuelles à faible risque et à l’essai du modèle, mais ne peut pas être utilisée pour évaluer les capacités de raisonnement de DeepSeek-R1.

• QRC texte : Entrez une question, une description ou une instruction pour obtenir une réponse textuelle.
• Compréhension d’images : téléversez une image et demandez son contenu, ses objets, ses relations ou ses détails visuels.
• Contrôle de génération : ajuster le niveau de aléatoire, le degré de répétition et la longueur des réponses pour observer les différences dans les résultats.
• Opérations de session : créer un nouveau dialogue, arrêter la génération, générer à nouveau ou supprimer le tour précédent.
• Dépendances externes : les fonctionnalités, la mise en file d’attente, la mise à jour des modèles et le traitement des données sont influencés par les services intégrés.

Inference locale WebGPU

La page WebGPU exécute la version ONNX de DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, avec l’inférence effectuée dans le navigateur à l’aide de Transformers.js et d’ONNX Runtime Web. Les prompts peuvent rester sur l’appareil pendant l’inférence, mais le fichier du modèle doit être téléchargé la première fois que la page est ouverte ; les visites de page et les demandes de ressources génèrent néanmoins des métadonnées réseau.

• Taille du modèle : version distillée de 1,5 milliard de paramètres, bien inférieure au DeepSeek-R1 complet.
• Emplacement d’exécution : navigateurs compatibles avec WebGPU et ressources CPU, GPU et mémoire locales.
• Exigences de connexion : La première téléchargement du modèle et des ressources de la page nécessite une connexion Internet ; une fois le cache créé, il est possible d’utiliser l’application hors ligne sous conditions.
• Tâches applicables : questions-réponses courtes, raisonnement de base, expériences d’apprentissage et textes à faible sensibilité à la vie privée locale.
• Limites de performance : la vitesse, le contexte maximal et la stabilité dépendent du navigateur, de la mémoire vidéo, de la mémoire RAM et de la dissipation thermique du dispositif.

La différence entre les deux expériences

Tutoriel d'utilisation

Utiliser la messagerie de la page d’accueil

1. Une fois sur la page d’accueil, consultez d’abord le nom du modèle affiché dans l’interface intégrée pour vous assurer qu’il s’agit bien de DeepSeek-VL2-small.
2. Veuillez ne saisir que du contenu de test ne contenant pas d’informations personnelles, de mots de passe, de secrets commerciaux ou de données clients.
3. Lorsque la compréhension d’une image est nécessaire, téléchargez une image non sensible dont vous avez les droits d’utilisation, et supprimez les informations EXIF et d’identification inutiles.
4. Ajustez la longueur de la réponse et les paramètres d’échantillonnage en fonction de la tâche, puis vérifiez les faits, les calculs et les jugements visuels.
5. Si une demande de connexion, de droits d’accès ou de fichier apparaît sur l’interface externe, confirmez à nouveau le destinataire avant de décider de poursuivre.

Démonstration utilisant WebGPU

1. Utilisez la dernière version du navigateur desktop prenant en charge WebGPU, et fermez les autres pages qui pourraient consommer beaucoup de mémoire vidéo.
2. Ouvrez la page WebGPU et attendez que le fichier du modèle soit téléchargé et initialisé ; le temps de chargement initial dépend du réseau et de l’appareil.
3. Commencez par des indications succinctes pour vérifier la vitesse de génération, l’utilisation de la mémoire et la stabilité du navigateur.
4. Augmenter progressivement la complexité des tâches afin d’éviter que l’entrée d’un texte trop long ne rende la page inresponsive.
5. Pour une utilisation hors ligne, assurez-vous que les ressources du modèle sont en cache avant de déconnecter pour tester ; il faudra télécharger à nouveau après que le navigateur ait supprimé la cache.

Adapté aux utilisateurs et aux scénarios

• Apprenants qui découvrent pour la première fois les modèles de raisonnement open source et souhaitent comprendre les différences entre R1 et les modèles de distillation.
• Il est nécessaire de tester l’inférence locale légère dans le navigateur pour les utilisateurs qui ne souhaitent pas configurer un environnement Python.
• Utilisateurs de tâches non sensibles souhaitant tester les capacités de compréhension d’images de DeepSeek-VL2-small.
• Chercheurs cherchant le dépôt officiel de DeepSeek-R1, les poids du modèle et les ressources techniques.
• Apprenants en développement qui doivent vérifier les performances de traitement par WebGPU et la compatibilité avec les navigateurs.

Tâche inadaptée

• Il est demandé de confirmer que la réponse provient d’une évaluation officielle du modèle complet DeepSeek-R1.
• Télécharger des pièces d’identité, des documents médicaux, des documents internes, des données clients, du code non publié ou des contrats.
• Applications de production nécessitant un accord de niveau de service, une API fiable, des fonctionnalités d’audit, des droits d’accès pour l’équipe ou un support entreprise.
• Décisions à haut risque qui dépendent de conclusions juridiques, médicales, financières, de sécurité ou d’ingénierie précises.
• On extrapoler les performances de la version distillée légère de 1,5 B vers les performances du modèle complet de 671 B.

Gratuit, prix et remboursement

Le site ne propose actuellement ni forfaits payants propriétaires, ni points, ni page de facturation pour les abonnés, ni devis pour les entreprises. Les discussions externes et les démonstrations WebGPU sont présentées en mode essai gratuit. Le fait d’être gratuit ne signifie pas une utilisation illimitée et permanente ; l’espace de hébergement externe peut faire l’objet de files d’attente, de limitations de bande passante, de suspension ou de changement de modèle.

Le prix du token affiché sur la page d’accueil provient d’informations historiques de l’API officielle de DeepSeek, et ne correspond pas aux tarifs de ce site de fans ; il ne représente d’ailleurs plus le prix officiel actuel. Le site ne dispose d’aucun processus d’achat vérifiable, et par conséquent aucune politique de remboursement claire.

Modèles et licences

Le code officiel et les poids du modèle DeepSeek-R1 sont soumis à la licence MIT, permettant une utilisation commerciale, des modifications, des dérivés et de la distillation. Cette licence fait partie du projet officiel de modèles DeepSeek et n’est pas applicable aux pages, articles, marques ou services intégrés des sites fans tiers.

API, SDK et déploiement local

Ce site ne dispose d’aucune API, SDK, plugin ou console de développement propriétaire. Les utilisateurs ayant besoin d’une API officielle doivent choisir la plateforme ouverte officielle de DeepSeek ou un autre fournisseur de modèles vérifié, et vérifier séparément le modèle actuel, les prix, la politique de données et les conditions de service.

Les développeurs qui ont besoin d’un contrôle total de l’environnement peuvent choisir des poids dans le projet officiel DeepSeek-R1, puis les déployer à l’aide d’un framework d’inférence compatible. Le modèle complet exige beaucoup de mémoire vidéo multi-ordinateur et de compétences en ingénierie ; les versions distillées allant de 1,5B à 70B sont plus adaptées pour des tests progressifs en fonction du matériel.

Plateformes et applications

Confidentialité et sécurité

La page de confidentialité du site conserve une grande quantité de texte provenant du modèle par défaut de WordPress, ne mentionnant que de manière générale les commentaires, l’IP, l’identifiant du navigateur, les cookies, Gravatar, les informations de compte et le contenu incrusté. Elle ne donne pas d’explication complète sur le traitement des données concernant les prompts de chat, le téléchargement d’images, les iframe externes, les scripts d’analyse et le cache des modèles locaux.

• La messagerie de la page d’accueil transmet les entrées et les images à un service de hébergement externe ; il ne faut pas l’interpréter comme un traitement local via WebGPU.
• L’inference WebGPU peut être effectuée localement, mais les visites de site, le téléchargement des modèles et les ressources tierces génèrent toujours des requêtes réseau.
• Les commentaires et leurs métadonnées peuvent être conservés indéfiniment, tandis que les informations d’enregistrement peuvent être consultées et modifiées par l’administrateur.
• Le contenu incrusté depuis l’extérieur peut utiliser ses propres cookies, suivi et état de compte ; il convient de consulter respectivement leurs politiques.
• Ne soumettez pas de mots de passe, d’informations d’identité, de données clients, de documents internes, de code privé ou de recherches non publiées.
• Le site ne propose aucune garantie en matière de sécurité des entreprises, de localisation des données, d’exclusion des données d’entraînement, de délai de suppression ou de réponse aux incidents.

Avantage

• Il est possible d’ouvrir les chats externes et les démonstrations légères de WebGPU sans s’inscrire.
• La page WebGPU abaisse le seuil d’entrée pour l’inference locale, sans nécessiter de configurer un environnement Python au préalable.
• Lister de manière concentrée R1, R1-Zero et plusieurs versions distillées pour faciliter une première compréhension de la famille de modèles.
• Fournit des pages multilingues et des liens pour télécharger des modèles, idéaux pour l’apprentissage et la navigation parmi les ressources.

Restrictions et risques

• Le modèle réel de la page d’accueil est DeepSeek-VL2-small, ce qui ne correspond pas au titre « R1 en ligne ».
• WebGPU ne prend en charge que la version distillée de 1,5 milliard de paramètres, ses capacités ne représentent donc pas celles du DeepSeek-R1 complet.
• Les entités responsables de l’exploitation du site, les canaux de support et les responsabilités liées aux services ne sont pas transparents, et il ne s’agit pas non plus d’un service officiel de DeepSeek.
• Le texte privé est un modèle non nettoyé, qui ne permet pas d’expliquer pleinement les flux de données entre la conversation et les éléments intégrés externes.
• Les prix de l’API du site sont obsolètes et ne correspondent pas aux prix officiels du site.
• Pas d’API propriétaire, de SDK, de solutions entreprises, d’état des services ou de règles officielles de remboursement.
• Les réponses du modèle peuvent être erronées, obsolètes ou fictives, et le processus de raisonnement ne peut pas remplacer les preuves factuelles.

Questions fréquentes

Est-ce le site officiel de DeepSeek ?

Non. Le site se présente clairement comme une création de fans et n’a aucun lien avec DeepSeek ; les pages officielles, l’application et l’API doivent être accessibles via les canaux officiels de DeepSeek.

L’chat de la page d’accueil utilise-t-il DeepSeek-R1 ?

Ce n’est pas le cas actuellement. La page d’accueil intègre réellement une démonstration externe de DeepSeek-VL2-small, adaptée à la compréhension de texte et d’images, mais elle ne peut pas servir d’expérience de raisonnement R1.

Quels modèles s’exécutent sur la page WebGPU

Il exécute la version navigateur de DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Ce modèle est de petite taille et facile à utiliser localement, mais il diffère considérablement du R1 complet en termes de capacités et de besoins en matériel.

Le déroulement de WebGPU ne nécessite-t-il absolument pas d’accès à Internet ?

Le raisonnement peut être effectué directement dans le navigateur, mais la première ouverture nécessite le téléchargement de pages web, de bibliothèques et de ressources de modèles. L’accès aux pages et le téléchargement des ressources peuvent encore envoyer des métadonnées réseau au site ainsi qu’à des tiers.

Les prix API affichés sur la page peuvent-ils être achetés ?

Il ne faut pas le considérer comme une offre de ce site. Le tableau fait référence à des informations historiques de l’API officielle de DeepSeek ; le site ne dispose d’aucune API propre ni de back-office de règlement.

Ce site est-il open source ?

Ce n’est pas un site open source vérifié. Le modèle officiel et le code de DeepSeek-R1 sont sous licence MIT, mais le code source et la licence des sites des fans ne sont pas rendus publics.

Est-il possible de télécharger des images sensibles ?

Non recommandé. L’image de la page d’accueil sera utilisée dans des démonstrations externes, et la page de confidentialité du site ne donne pas d’explications suffisantes sur les entités responsables du traitement, le stockage, la suppression et les finalités d’entraînement.

Comment utiliser DeepSeek-R1 de manière fiable

Vous pouvez choisir le service officiel DeepSeek, qui permet de vérifier clairement l’entité et la version du modèle, ou télécharger les poids correspondants depuis le projet officiel pour une déploiement personnalisé. Lors de l’utilisation d’un modèle distillé, il convient également de vérifier le modèle de base spécifique et la licence associée.

Résumé

Ce site convient pour la navigation parmi les modèles et comme démonstration d’apprentissage léger de WebGPU, mais son nom ne correspond pas aux modèles réels affichés sur la page d’accueil. Les utilisateurs doivent le considérer comme un site de fans tiers, éviter les données sensibles, et vérifier les informations relatives à R1, à l’API, aux prix et aux licences par les canaux officiels.