Claude 3.7 Sonnet contre Deepseek-R1

À mesure que la technologie de l'IA évolue, il est plus crucial que jamais de sélectionner le modèle adapté à vos besoins. Deux modèles remarquables dans le paysage de l'IA, Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek-R1, apportent des atouts uniques.

Claude 3.7 Sonnet, le modèle le plus avancé d'Anthropic, est le premier modèle de raisonnement hybride, doté de modes de pensée standard et étendus pour un raisonnement étape par étape. Il excelle dans la compréhension du langage naturel, le dialogue et le codage, ce qui le rend idéal pour le développement Web frontal.

DeepSeek-R1, formé à l'apprentissage par renforcement à grande échelle, est spécialisé dans le raisonnement complexe, les calculs scientifiques et la génération de code, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications techniques.

Cet article examine les principales caractéristiques, points forts et applications de Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek-R1, en comparant leurs rôles dans la promotion de l'IA et leur impact sur tous les secteurs.

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Spécifications et détails techniques

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Sources :

• Communiqué de presse DeepSeek : https://api-docs.deepseek.com/news/news250120
• Documentation DeepSeek : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• Communiqué de presse Anthropic : https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
• Documentation anthropique : Présentation de Claude - Anthropic

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Critères de performance

Nous avons évalué les performances de Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek-R1 à l'aide de divers tests standardisés afin de mieux comprendre leurs points forts et leurs différences.

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Sources :

• Communiqué de presse Anthropic : https://www.anthropic.com/claude/sonnet
• Communiqué de presse DeepSeek : https://api-docs.deepseek.com/news/news250120

DeepSeek-R1 surpasse Claude 3.7 Sonnet en termes de précision multitâche et de résolution de problèmes mathématiques, démontrant ainsi de meilleures capacités de raisonnement général et de mathématiques. Cependant, Claude 3.7 Sonnet mode de réflexion étendu s'en rapproche, atteignant 86,1 % sur MMLU et 96,2 % sur MATH, il surpasse également les réponses aux questions générales, ce qui le rend plus apte à gérer un plus large éventail de requêtes.

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Cas d'utilisation et applications pratiques

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Claude 3.7 Sonnet :

• Assistance au codage : Peut améliorer la productivité des développeurs en facilitant la génération de code en ligne, le débogage et en facilitant les conversations en langage naturel pour aider les développeurs à comprendre le code existant.
• Opérations : Peut extraire des informations clés des e-mails et des documents professionnels, classer et résumer les réponses à des enquêtes et traiter de gros volumes de texte rapidement et avec précision.
• Service à la clientèle : Claude peut agir en tant que représentant commercial virtuel toujours disponible, fournir des solutions rapides et conviviales aux demandes de service et améliorer la satisfaction des clients.

DeepSeek-R1 :

• Résolution avancée des problèmes : Habile à relever des défis mathématiques complexes, à raisonner de manière logique et à offrir une assistance en matière de codage.
• Solutions personnalisables : Idéal pour les développeurs à la recherche de modèles d'IA flexibles pour répondre aux besoins uniques de leurs projets.
• Utilisation à des fins de recherche : Un outil puissant pour effectuer une analyse approfondie des données et obtenir des informations précieuses dans le cadre de la recherche scientifique.

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Utilisation des modèles avec des API

Claude 3.7 Sonnet est disponible via l'API d'Anthropic, Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud, tandis que DeepSeek-R1 est accessible via l'API de DeepSeek. Les exemples suivants montrent comment interagir avec ces modèles à l'aide de Python.

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Accès direct aux API

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Exemple de requête Python avec l'API Claude 3.7 Sonnet

Exemple de requête Python pour discuter avec l'API Anthropic :

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Claude"}
    ]
)
print(message.content)

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Exemple de requête Python avec l'API DeepSeek-R1

Exemple de requête Python pour discuter avec l'API DeepSeek :

import requests
import json

url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"

payload = json.dumps({
  "messages": [
    {
      "content": "You are a helpful assistant",
      "role": "system"
    },
    {
      "content": "Hi",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "frequency_penalty": 0,
  "max_tokens": 2048,
  "presence_penalty": 0,
  "response_format": {
    "type": "text"
  },
  "stop": None,
  "stream": False,
  "stream_options": None,
  "temperature": 1,
  "top_p": 1,
  "tools": None,
  "tool_choice": "none",
  "logprobs": False,
  "top_logprobs": None
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Accept': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer '
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

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Accès simplifié avec Eden AI

Eden AI propose une plateforme rationalisée qui consolide l'accès à Claude 3.7 Sonnet et à DeepSeek-R1 via une API unique, simplifiant ainsi l'intégration en éliminant le besoin de clés multiples. Grâce à un large éventail de modèles d'IA à portée de main, vous pouvez gérer et intégrer efficacement des sources de données personnalisées à l'aide d'une interface conviviale et du SDK Python. Eden AI assure également un suivi et une surveillance robustes des performances, aidant ainsi les équipes à maintenir une productivité de haut niveau.

Le modèle de tarification est simple et rentable : vous n'êtes facturé que pour l'utilisation réelle de l'API, sans frais cachés ni abonnements. La marge côté fournisseur d'Eden AI garantit la transparence, et il n'y a aucune limite aux appels d'API, quel que soit leur volume.

Conçu pour les développeurs, Eden AI met l'accent sur la facilité d'utilisation, la fiabilité et l'évolutivité, permettant aux équipes de créer des solutions d'IA efficaces sans complexité inutile.

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Exemple de flux de travail Eden AI

Exemple de requête Python pour un chat multimodal avec l'API Eden AI :

import requests

url = "https://api.edenai.run/v2/multimodal/chat"

payload = {
    "fallback_providers": ["DeepSeek-R1"],
    "response_as_dict": True,
    "attributes_as_list": False,
    "show_base_64": True,
    "show_original_response": False,
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 16384,
    "providers": ["claude-3-7-sonnet-20250219"]
}
headers = {
    "accept": "application/json",
    "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

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Analyse des coûts

Pour le texte :

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Sources :

• Tarification Amazon Bedrock : https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
• Tarifs officiels de Deepsake : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

Claude 3.7 Sonnet est plus cher que DeepSeek-R1, en particulier pour les jetons d'entrée et de sortie. DeepSeek-R1 offre une solution plus abordable, en particulier pour les données volumineuses, avec un faible coût pour les entrées mises en cache. C'est un meilleur choix pour les utilisateurs soucieux des coûts.

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Conclusion et recommandations

En conclusion, l'émergence de Claude 3.7 Sonnet et de DeepSeek R1 marque une étape importante dans le développement de modèles de langage d'IA, offrant aux organisations de puissants outils adaptés à divers besoins.

Claude 3.7 Sonnet excelle dans la compréhension du langage naturel et le raisonnement complexe, ce qui le rend idéal pour une communication nuancée et la résolution de problèmes multidimensionnels. Son approche de raisonnement hybride et son mode de réflexion étendu le distinguent des applications nécessitant des explications détaillées et une analyse sophistiquée.

DeepSeek-R1, avec ses performances impressionnantes dans les domaines techniques et scientifiques, constitue une option convaincante pour les tâches spécialisées dans la recherche, les mathématiques avancées et le codage. Ses excellents résultats de référence et ses prix abordables en font un choix attrayant pour les organisations axées sur les applications techniques et l'efficacité budgétaire.

Le choix entre ces modèles dépend en fin de compte des exigences spécifiques du projet, en équilibrant des facteurs tels que les performances dans les tâches pertinentes, les capacités de gestion du contexte et les considérations de coût. Eden AI propose une solution simple et rentable pour intégrer de puissants modèles d'IA, permettant aux développeurs de créer facilement des applications évolutives.

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