Puis-je exécuter DeepSeek Pro Latest localement ?

Non. Les poids ne sont pas publics, donc c'est uniquement accessible via API — vous ne pouvez pas le télécharger ni l'héberger vous-même.

Que signifie réellement l'alias 'Latest' ?

Le point d'accès redirige toujours vers le modèle le plus récent de la famille Pro de DeepSeek, votre intégration reste donc automatiquement à jour, mais la version exacte du modèle utilisée un jour donné n'est pas garantie stable.

Comment la fenêtre de contexte et le prix se comparent-ils aux concurrents ?

Avec plus d'un million de tokens de contexte et 0,25 $ par million de tokens en entrée, il est nettement moins cher que la plupart des modèles fermés de pointe offrant des contextes comparables.

DeepSeek Pro Latest

3525°

#llm #deepseek #raisonnement #contexte long #recherche #budget

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DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.25/M input, $5.00/M output. This model always redirects to the latest model in the DeepSeek Pro family.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

DeepSeek Pro Latest est un modèle API à poids fermés de DeepSeek qui vous redirige toujours vers le modèle le plus récent de leur famille Pro, vous permettant ainsi de rester sur la dernière version sans modifier votre intégration. Il offre une fenêtre de contexte très longue de plus d'un million de tokens à un prix bien inférieur à la plupart des concurrents de pointe. Idéal pour les développeurs et chercheurs souhaitant un raisonnement performant avec un budget limité.

Connu pour

Fenêtre de contexte de plus d'un million de tokens — l'une des plus longues disponibles.
Suit automatiquement la dernière version DeepSeek Pro via un point d'accès unique.
Lignée orientée vers le raisonnement, adaptée aux tâches complexes en plusieurs étapes.
Tarification bien inférieure à la plupart des modèles fermés de pointe à 0,25 $ en entrée / 0,75 $ en sortie par million de tokens.

Attention à

Les poids ne sont pas publics ; vous ne pouvez pas l'exécuter localement ni inspecter ce que vous appelez.
L'alias dynamique signifie que le modèle sous-jacent peut changer sans préavis, ce qui peut affecter la reproductibilité.
Aucune fiche modèle publiée, donc les détails d'architecture, les données d'entraînement et les conditions de licence ne sont pas divulgués.

Idéal pour

Prompts à essayer

Problème logique en plusieurs étapes

Un fermier a 17 moutons. Tous sauf 9 meurent. Combien en reste-t-il ? Maintenant, étendez ce type de problème astucieux à un problème en trois étapes de votre création, résolvez-le étape par étape, puis expliquez où la plupart des gens se trompent à chaque étape.

Résumer un long document

Je vais coller un long document ci-dessous. Lis-le entièrement, puis donne-moi : un résumé exécutif en trois phrases, les cinq affirmations ou conclusions les plus importantes, et toutes contradictions internes ou assertions non étayées que tu remarques. Voici le document : [collez votre texte]

Planifier une stratégie de recherche

Je veux comprendre l'état actuel de la recherche sur les supraconducteurs à température ambiante. Élabore un plan de recherche structuré : quelles sources primaires consulter, quelles affirmations vérifier, quelles sont les principales théories concurrentes, et ce qu'un sceptique dirait des résultats récents les plus médiatisés.

Comparer avec

DeepSeek V3.1
Modèle à poids ouverts
Contexte de 163,840 tokens · entrée $0.25/M, sortie $0.95/M
DeepSeek V4.1 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
DeepSeek V4 Flash 0731
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.01/M, sortie $1.28/M
DeepSeek V4 Flash 0423
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.18/M

Plus de modèles de texte de deepseek

Questions fréquentes

Puis-je exécuter DeepSeek Pro Latest localement ?: Non. Les poids ne sont pas publics, donc c'est uniquement accessible via API — vous ne pouvez pas le télécharger ni l'héberger vous-même.
Que signifie réellement l'alias 'Latest' ?: Le point d'accès redirige toujours vers le modèle le plus récent de la famille Pro de DeepSeek, votre intégration reste donc automatiquement à jour, mais la version exacte du modèle utilisée un jour donné n'est pas garantie stable.
Comment la fenêtre de contexte et le prix se comparent-ils aux concurrents ?: Avec plus d'un million de tokens de contexte et 0,25 $ par million de tokens en entrée, il est nettement moins cher que la plupart des modèles fermés de pointe offrant des contextes comparables.

Verdict du capitaine
Une combinaison rare de contexte d’un million de tokens et d’un tarif inférieur au dollar par million, limitée seulement par l’opacité d’un alias dynamique et des poids fermés.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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DeepSeek Pro Latest est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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