DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DeepSeek Reasoner de DeepSeek et DeepSeek-R1-0528 de DeepSeek sont deux modèles d’IA de premier plan. DeepSeek Reasoner propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $0.28/$0.42 par million de tokens, tandis que DeepSeek-R1-0528 offre 128K tokens de contexte à $0.55/$2.19 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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DeepSeek Reasoner
Raisonnement à Poids OuvertsDeepSeek Reasoner de DeepSeek est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 52 tokens/s, un indice d’intelligence de 54/100 et u
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
56.5%
DeepSeek-R1-0528
Raisonnement à Poids OuvertsDeepSeek-R1-0528 de DeepSeek est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 48 tokens/s, un indice d’intelligence de 52/100 et
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- DeepSeek Reasoner is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek Reasoner has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- DeepSeek Reasoner is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
- DeepSeek Reasoner leads on SWE-bench coding (56.5% vs 51.8%).
| Caractéristique | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 52 |
Provider | DeepSeek | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.28 / 1M | $0.55 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.42 / 1M | $2.19 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.12 / 1M | $0.43 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 48 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 56.5% | 51.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76.5% | 74.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.14 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 76.5%)
- Débit rapide de 52 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 820 ms
- Poids ouverts (671B Total (37B )) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
- Débit rapide de 48 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 900 ms
- Poids ouverts (671B (37B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.62 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 25K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | deepseek-reasoner |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-12 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | March 2025 |
| Architecture | Reinforcement-Learned Reasoning MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | 671B Total (37B Active) | 671B (37B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek Reasoner or DeepSeek-R1-0528?
DeepSeek Reasoner is more intelligent. It scores 54 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
DeepSeek Reasoner is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek Reasoner is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.43 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek Reasoner has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.90s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek Reasoner has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
DeepSeek Reasoner (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et DeepSeek-R1-0528 (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : DeepSeek Reasoner domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, DeepSeek Reasoner assure un débit supérieur et DeepSeek Reasoner offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, DeepSeek Reasoner ou DeepSeek-R1-0528 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, DeepSeek Reasoner prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre DeepSeek Reasoner et DeepSeek-R1-0528 ?+
DeepSeek Reasoner est facturé $0.28 / $0.42 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.55 / $2.19 pour DeepSeek-R1-0528. En coût pondéré, DeepSeek Reasoner est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
DeepSeek Reasoner prend en charge 1M tokens contre 128K tokens pour DeepSeek-R1-0528. Côté vitesse de génération, DeepSeek Reasoner est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de DeepSeek et DeepSeek, fiches système et benchmarks indépendants (2026).