Dans le cadre d’une récente expérience de trading de cryptomonnaies, un modèle d’IA chinois nommé DeepSeek a réalisé une performance remarquable : en seulement 9 jours, il a fait passer son capital initial de 10 000 $ à 22 500 $ lors de la compétition de trading Alpha Arena, affichant ainsi un rendement exceptionnel de 125 %.
Ce résultat a même surpassé celui du modèle Qwen 3 Max d’Alibaba, propulsant DeepSeek au rang de nouvel acteur prometteur dans le secteur du trading automatisé par IA.
Origines et développement de DeepSeek
DeepSeek est une entreprise d’intelligence artificielle basée à Hangzhou, en Chine, fondée en 2023 avec le soutien financier du prestigieux gestionnaire d’actifs quantitatifs High-Flyer.
La société se consacre au développement de modèles de langage de grande taille et de technologies associées, ayant déjà lancé plusieurs modèles tels que DeepSeek LLM, DeepSeek Coder, DeepSeekMath et DeepSeek-VL.
Le 20 janvier 2025, DeepSeek a officiellement présenté DeepSeek-R1, un modèle capable de rivaliser avec OpenAI O1 sur des tâches de mathématiques, de programmation et de raisonnement en langage naturel. La dernière version, DeepSeek-V3.2, suscite un vif intérêt grâce à la réduction des coûts d’inférence IA à seulement un sixième, voire un septième de ceux de la V3.1, tout en accélérant le traitement des contextes longs par un facteur de deux à trois.
Famille de modèles DeepSeek et évolution technique
Architecture de modèle innovante
L’architecture technique de DeepSeek combine des variantes de la structure Transformer avec des mécanismes d’attention dynamique, assurant un équilibre entre compréhension sémantique et génération grâce à la fusion multi-échelle des caractéristiques.
Ses principaux atouts se distinguent dans trois domaines clés :
- Mécanisme d’attention dynamique et clairsemée : grâce à l’intégration d’unités à portes qui attribuent dynamiquement les poids d’attention, DeepSeek conserve d’excellentes capacités de traitement des textes longs tout en réduisant la complexité des calculs. Pour des documents de 100 000 tokens, la charge de calcul est réduite de 42 % par rapport aux Transformers classiques.
- Système de mixture d’experts : en utilisant un mécanisme de routage sur 16 modules experts, chaque token n’active que 2 à 3 experts, ce qui augmente la capacité du modèle tout en maîtrisant les coûts d’inférence.
- Stratégie d’entraînement progressive : DeepSeek applique une pré-formation par étapes, un ajustement des instructions et un apprentissage par renforcement basé sur les retours humains. Dans les scénarios de génération de code, l’augmentation de données synthétiques permet d’atteindre une précision de code de 89,7 %.
Performances remarquables
Sur le benchmark MMLU, le modèle DeepSeek-72B a obtenu un score de 81,3 dans les domaines STEM tels que les mathématiques et la physique, surpassant ainsi le score de 79,8 de GPT-4.
Pour les tâches de complétion de code, il a atteint un taux Pass@1 de 68,2 %, soit une amélioration de 12 points par rapport à Codex.
Performances de DeepSeek sur les marchés crypto et financiers
Une référence dans les compétitions de trading crypto
Dans le projet d’investissement crypto Alpha Arena lancé par Nof1, le modèle Chat V3.1 de DeepSeek a démontré des capacités de trading exceptionnelles.
La compétition a attribué à six modèles d’IA un capital de départ de 10 000 $ chacun, opérant dans des conditions d’information de marché identiques pour négocier des actifs numériques tels que Bitcoin, Ether et Dogecoin dans le but d’obtenir le meilleur rendement.
Au 28 octobre, DeepSeek affichait un rendement de 125 %, loin devant ses concurrents internationaux.
À titre de comparaison, le GPT-5 d’OpenAI a perdu près de 60 % de ses fonds, ramenant son solde à environ 4 000 $, tandis que le Gemini 2.5 Pro de Google DeepMind a subi une perte de 57 %.
Sur la plateforme de prédiction Polymarket, les traders accordaient à DeepSeek une probabilité de victoire de 61 %, contre seulement 29 % pour Alibaba.
Excellentes performances sur le marché actions américain
DeepSeek s’est également distingué dans le trading d’actions américaines.
Lors de l’expérimentation open source "AI-Trader" menée par l’Université de Hong Kong, DeepSeek s’est hissé en tête du classement sur une période de test d’un mois, avec un rendement annualisé de 10,61 %, contre seulement 2,13 % pour l’indice de référence des actions technologiques Nasdaq 100.
Autrement dit, les performances de DeepSeek ont été près de cinq fois supérieures à celles du benchmark.
Avantage tarifaire de l’API DeepSeek et stratégie open source
Baisse significative des prix
Le 29 septembre 2025, DeepSeek a lancé le modèle DeepSeek-V3.2-Exp et annoncé une réduction majeure des tarifs API.
Selon la nouvelle politique tarifaire, les accès cache sur les tokens d’entrée sont facturés 0,2 RMB par million de tokens, les accès hors cache 2 RMB par million de tokens, et la sortie 3 RMB par million de tokens — soit une réduction de plus de 50 % par rapport aux tarifs précédents.
Le dernier modèle DeepSeek-V3.2 réduit encore les coûts d’inférence IA à seulement un sixième ou un septième de ceux de la V3.1, avec des tarifs API fixés à 0,28 $ / 0,028 $ / 0,42 $ par million de tokens d’entrée / en cache / de sortie, respectivement.
Stratégie open source et déploiement localisé
DeepSeek adopte la licence MIT et a été optimisé pour les chipsets Huawei et autres processeurs chinois, facilitant ainsi le déploiement dans les environnements informatiques locaux en Chine.
Cette approche open source permet aux développeurs de déployer gratuitement et en toute confidentialité les modèles DeepSeek, ouvrant la voie à de nouvelles applications au niveau entreprise.
Perspectives
À mesure que les technologies de trading automatisé par IA progressent, il apparaît clairement que les modèles nationaux de grande taille comme DeepSeek joueront un rôle de plus en plus important dans l’avenir des cryptomonnaies et des marchés financiers au sens large.
Pour les traders crypto, suivre l’évolution de DeepSeek ne consiste pas seulement à rester à la pointe de l’innovation en IA, mais aussi à saisir les opportunités d’investissement potentielles dans un paysage financier en pleine mutation.
