DeepSeek version web a discrètement lancé les modes « Rapide » et « Expert », introduisant pour la première fois une hiérarchisation des produits

De Jiejie.com, DeepSeek ajoute une fonction de commutation de mode sur la version web : au-dessus de la zone de saisie apparaissent deux icônes, un éclair et un diamant, correspondant respectivement à « Mode rapide » et « Mode expert ». Le mode rapide convient aux conversations du quotidien : réponse immédiate, prise en charge de la reconnaissance d’images et de fichiers ; le mode expert est destiné à des tâches de raisonnement complexes, mais pour l’instant il ne prend pas en charge l’envoi de fichiers ni les capacités multimodales. La mise à jour est lancée complètement en silence, sans aucune annonce officielle. L’analyse de la communauté montre que, derrière le mode rapide, fonctionne DeepSeek 3.2, avec une date de fin de la connaissance au 07/2024 ; le mode expert pointe vers un modèle plus récent, possiblement une version initiale de V4. D’après des tests utilisateur, en mode expert, les performances sont nettement meilleures sur des tâches de raisonnement approfondi comme la simulation physique et le raisonnement mathématique, mais pour des tâches simples comme l’écriture créative, l’écart avec le mode rapide est limité. Certains testeurs estiment que le routage actuel du mode expert correspond encore à une certaine version de V4 Lite, et que le déploiement de la version complète de V4 devra attendre. Dans le code front-end, on a également trouvé un troisième choix « Mode Vision » qui n’est pas encore mis en ligne, mais l’analyse par rétro-ingénierie indique qu’il ne s’agit pas d’un modèle indépendant : c’est un paramètre de compréhension visuelle activé dans le mode rapide. C’est la première fois que DeepSeek fait une segmentation produit depuis son essor l’an dernier au début de l’année. Auparavant, sur la version web, tout était entièrement gratuit et il n’y avait aucune distinction de fonctionnalités : les utilisateurs étaient orientés vers différents points d’entrée de modèles selon leurs besoins, ce qui constitue en soi une stratégie d’allocation de puissance de calcul. Et une fois cette architecture mise en place, qu’il s’agisse ensuite d’introduire un système payant ou d’appliquer des limites par mode, techniquement, il n’y aura plus d’obstacles.