Le dernier modèle d'IA de DeepSeek est le moins coûteux à faire fonctionner parmi les modèles connus. L'écart de coût n'est pas mineur.
Les chiffres qui ont effrayé Wall Street
Le modèle R1 de DeepSeek, lancé en janvier 2025, fonctionne à environ 0,14 $ par million de jetons. À titre de comparaison, l'offre équivalente d'OpenAI était facturée 7,50 $ par million de jetons à cette époque. Cela représente une réduction des coûts de 98 %.
Le modèle V4-Pro le plus récent, lancé en avril 2026, coûte 0,87 $ par million de jetons pour la sortie et 0,435 $ pour l'entrée. Ces chiffres représentent une réduction de 34 fois par rapport aux principaux concurrents. L'entreprise a définitivement verrouillé ces prix à la fin mai 2026.
Ensuite, il y a la variante V4-Flash, ciblant les charges de travail économes à environ 0,14 $ par million de jetons. Cela serait 35 fois moins cher que les alternatives à GPT-5.5. Des analyses tierces ont confirmé que les modèles DeepSeek fonctionnent généralement 20 à 50 fois moins cher que les principaux modèles fermés.
Le V4-Pro Max se situe à l'extrémité premium de la gamme DeepSeek, avec un prix combiné d'environ 2,17 $ par million de jetons, confirmé par plusieurs fournisseurs de référencement.
Les performances du V4-Pro sont comparables à celles de Claude Opus 4.6 et GPT-5.5, deux des modèles les plus performants du marché.
Comment ils l'ont fait
DeepSeek utilise une approche Mixture-of-Experts (MoE). Au lieu d'activer tous les paramètres du modèle pour chaque requête, les architectures MoE acheminent chaque demande vers le sous-ensemble le plus pertinent de l'expertise du modèle. Cela signifie moins de calcul par requête, ce qui se traduit par des coûts plus faibles par requête.
Le modèle précédent V3 de DeepSeek aurait coûté 5,576 million de dollars en locations de GPU pour l'entraînement, contre des centaines de millions (et parfois des milliards) que les laboratoires basés aux États-Unis dépensent pour leurs sessions d'entraînement.
Le modèle est également entièrement open source sous licence MIT, ce qui signifie que quiconque peut le déployer, le modifier ou y construire au-dessus sans payer de frais de licence.
Pourquoi la crypto et les marchés plus larges devraient s'en préoccuper
L'impact le plus immédiat sur le marché a été ressenti en janvier 2025, lorsque les actions de Nvidia ont connu des baisses notables alors que les investisseurs ont réévalué leurs attentes concernant la demande future en matériel informatique haut de gamme.
Pour le secteur de la crypto spécifiquement, les projets d'IA décentralisée ont historiquement été limités par les coûts économiques de l'inférence. Lorsqu'exécuter un modèle coûte 7,50 $ par million de jetons, les réseaux de calcul décentralisés peinent à concurrencer les fournisseurs de cloud centralisés. À 0,14 $ par million de jetons, la logique change considérablement.
Les réseaux DePIN axés sur le calcul GPU, comme Render, Akash et io.net, pourraient voir leur proposition de valeur évoluer. Une IA moins chère réduit le premium que les utilisateurs sont prêts à payer pour du calcul, tout en élargissant le marché total adressable en rendant les applications alimentées par l’IA viables pour un éventail beaucoup plus large de cas d’usage.