Perplexity et DeepSeek jouent des rôles différents : DeepSeek propose des modèles de raisonnement à poids ouvert tels que R1 et R1-1776 décensuré, tandis que Perplexity transforme ces modèles en un moteur de recherche complet en ajoutant la recherche en temps réel, la planification en plusieurs étapes et la génération autonome de rapports. En 2025, la principale différence réside dans le fait que Perplexity améliore le raisonnement brut de DeepSeek grâce à la récupération et à la vérification, produisant ainsi des résultats plus fiables pour les questions complexes ou factuelles.
Étant donné que Perplexity et DeepSeek couvrent différentes parties du flux de travail, de nombreux utilisateurs obtiennent les meilleurs résultats en les combinant ou en les associant à des outils qui unifient la recherche, le raisonnement et la création. La véritable valeur ajoutée réside dans le fait que ces fonctionnalités sont regroupées en un seul endroit plutôt que réparties dans plusieurs applications.
En fait, GlobalGPT offre un espace de travail unifié et tout-en-un. où vous pouvez accéder à des modèles avancés, ce qui facilite l'évaluation de modèles tels que DeepSeek, Gemini, Claude ou GPT-5.1 côte à côte avec seulement $5.75 par mois.
Comment Perplexité Utilise DeepSeek R1 et R1-1776 dans son système
| Version du modèle | Résistance à la censure | Profondeur du raisonnement | Fondement factuel | Intégration avec récupération | Niveau d'autonomie |
| DeepSeek R1 (brut) | Très faible — forte tendance au refus sur les sujets politiques et sensibles | Chaîne de pensée solide mais incohérente | Modéré ; manque souvent de vérification | Aucun — modèle uniquement | Faible (nécessite des invites utilisateur à chaque étape) |
| R1-1776 (poids libres) | Élevé — non censuré pour des réponses factuelles et non censurées | Même raisonnement que R1 ; structure légèrement améliorée. | Supérieur — comprend les corrections factuelles supervisées | Aucun | Faible à moyen (toujours un modèle autonome) |
| R1-1776 modifié par la perplexité | Le plus élevé — censure atténuée + contournement du refus | Planification multi-étapes renforcée grâce à la boucle d'agent | Beaucoup plus élevé grâce à la récupération en temps réel | Intégration approfondie avec la recherche, le classement des sources et le filtrage | Élevé — recherche autonome, flux de travail multi-recherches |
La décision de Perplexity d'intégrer DeepSeek R1, puis R1-1776 après suppression de la censure—ne visait pas à remplacer son architecture existante, mais à renforcer le cœur logique de son moteur Deep Research. R1 fournit une chaîne de pensée longue, une inférence en plusieurs étapes et strong performance sur les critères académiques, tandis que R1-1776 supprime les modèles de censure qui limitaient considérablement le modèle dans les requêtes politiques, géopolitiques et factuelles sensibles.
Perplexité appliquée après la formation aligner R1-1776 avec les objectifs de sa plateforme :
- Suppression des refus motivés par des préjugés ou influencés par l'État
- Renforcer l'ancrage factuel grâce à des boucles de rétroaction basées sur la récupération
- Amélioration du raisonnement pour fonctionner de manière autonome avec la planification multi-recherche
- Intégration du modèle dans Deep Research flux de travail
C'est pourquoi la version interne de Perplexity du R1-1776 fonctionne différemment.et souvent mieux que d'exécuter localement les poids ouverts bruts DeepSeek.
Votre fichier précédemment téléchargé “ Captures d'écran de Deep Research ” peut être placé ici comme explication visuelle de ce processus.
Ce que DeepSeek R1 et R1-1776 sont conçus pour faire
DeepSeek R1 est un modèle de raisonnement à poids ouvert optimisé pour les tâches nécessitant une longue chaîne de réflexion, telles que les démonstrations mathématiques, les énigmes logiques, la planification en plusieurs étapes et les évaluations académiques. Son architecture privilégie fortement le raisonnement structuré plutôt que la créativité, la profondeur conversationnelle ou les fonctionnalités multimodales.
Le R1-1776 décensuré modifie les couches de sécurité afin d'éliminer les modèles de refus politiques, ce qui le rend plus fiable pour :
- Questions géopolitiques
- Analyse historique controversée
- Modélisation des politiques
- Études des régions sensibles
- Sujets idéologiquement biaisés
Les modèles DeepSeek sont d'excellents moteurs de raisonnement, mais produits non entièrement basés sur l'IA—ils ne disposent pas de systèmes de recherche en temps réel, d'interface utilisateur, d'orchestration des flux de travail et de récupération des ensembles de données.
Comment Perplexité’s Temps réel La récupération modifie le comportement de R1
Même le meilleur modèle de raisonnement peut halluciner lorsqu'il est isolé des données faisant autorité. Perplexity résout ce problème en superposant DeepSeek R1 à son moteur de recherche :
- R1 propose des hypothèses
- Perplexity récupère des dizaines de sources en direct
- R1 affine le raisonnement à l'aide de données vérifiées.
- Deep Research synthétise le rapport final structuré.
Cette boucle de rétroaction transforme R1 d'un moteur de raisonnement hors ligne en un système autonome de qualité recherche.
C'est à ce moment-là que votre Capture d'écran de l'interface utilisateur Deep Research s'adapte parfaitement.
Perplexity vs DeepSeek : principales différences (aperçu 2025)
| Caractéristique / Dimension | Perplexité | DeepSeek (R1 / R1-1776) |
| Précision des requêtes | Élevé pour les questions factuelles, urgentes et provenant de plusieurs sources (basées sur la récupération) | Fort en logique, mathématiques et raisonnement ; variable pour les questions factuelles |
| Traitement des sujets sensibles | Stable — utilise la récupération + le filtrage ; moins susceptible d'halluciner ou de refuser | R1 refuse souvent ; R1-1776 répond mais peut être non vérifié ou incohérent. |
| Performance de référence | Ce n'est pas un modèle, mais Deep Research obtient d'excellents résultats au SimpleQA (93,91 TP3T) et au Humanity's Last Exam. | R1 obtient de bons résultats aux tests de raisonnement ; R1-1776 obtient des résultats similaires, mais sans censure. |
| Autonomie de recherche | Très élevé — planification en plusieurs étapes, recherches ramifiées, synthèse, citations | Faible — génération en un seul passage, sans recherche ni planification |
| Recherche en temps réel | Oui — intègre la recherche Web, le classement des sources et l'extraction des citations | Non — les modèles fonctionnent hors ligne sans récupération. |
| Flux de travail des utilisateurs | Workflows complets : recherche approfondie, exportation PDF, pages, résumés, citations, synthèse multi-sources | Modèle uniquement ; les flux de travail doivent être créés par le développeur. |
1. Modèle vs produit
DeepSeek est un poids libre modèle conçu pour les développeurs. Perplexitéest un produit de recherche complet — combinant des modèles avec une recherche en temps réel, un classement des sources, des flux de travail et une expérience utilisateur optimisée.
👉 DeepSeek est un composant ; Perplexity est un système complet.
2. Raisonnement vs réponses vérifiées
DeepSeek présente un raisonnement solide, mais sans références ni citations. Perplexité fonde chaque réponse sur des sources externes, ce qui rend ses résultats plus fiables pour les requêtes factuelles et urgentes.
👉 DeepSeek raisonne ; Perplexity vérifie.
3. Autonomie
DeepSeek génère une réponse par invite. Perplexité effectue des cycles de recherche en plusieurs étapes — planification, recherche, lecture et affinement — en utilisant souvent des dizaines de sources.
👉 DeepSeek répond ; Perplexity enquête.
4. Exactitude
DeepSeek excelle dans les tests de mathématiques et de logique. Perplexité excelle dans la précision factuelle du monde réel grâce à des workflows de recherche, de filtrage et de citation.
👉 DeepSeek l'emporte en matière de raisonnement pur ; Perplexity l'emporte en matière de réponses étayées par des preuves.
Différences entre les références : où chaque système est le plus performant
Sur la base des données accessibles au public :
DeepSeek R1 et R1-1776 affichent les capacités de raisonnement brut les plus puissantes., reflétant leurs points forts en matière de chaîne de pensée sans contraintes de récupération.
Le R1-1776 modifié par la perplexité atteint la plus grande précision factuelle., grâce à la recherche en temps réel et à la vérification multi-sources.
La dépendance à la récupération est intentionnellement élevée pour Perplexity., car son modèle fait partie d'un programme de recherche plus large plutôt que d'un système autonome.
C'est dans l'autonomie que Perplexity se distingue—il exécute des plans en plusieurs étapes, effectue des requêtes supplémentaires et synthétise les sources, tandis que les modèles DeepSeek fonctionnent en mode à passage unique.
Dans l'ensemble, le graphique met en évidence une vérité fondamentale : DeepSeek fournit une puissance de raisonnement brute ; Perplexity transforme cette puissance en un moteur de recherche structuré..
Perplexity vs DeepSeek : prix, valeur et avantages
| Fonctionnalité / Plan | Sans perplexité | Perplexité Pro | DeepSeek R1 (brut) | DeepSeek R1-1776 |
| Prix | $0 / mois | $20 / mois $200 annuel | Gratuit (poids libre) | Gratuit (poids libre) |
| Modèle d'accès | Modèle de base de la perplexité | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini, etc. | Modèle de raisonnement R1 uniquement | R1-1776 variante non censurée |
| Recherche en temps réel | Limitée | Illimité | ❌ Aucun | ❌ Aucun |
| Mode recherche approfondie | Quota limité | Illimité | ❌ Non disponible | ❌ Non disponible |
| Citations | Oui | Oui | ❌ Aucune récupération | ❌ Aucune récupération |
| Recherche autonome en plusieurs étapes | ❌ | Oui | ❌ | ❌ |
| Accès à l'API | Non | Inclus | Oui (via les poids des modèles) | Oui (via les poids des modèles) |
| Coût d'utilisation | Gratuit | Abonnement fixe | Gratuit (nécessite une puissance de calcul) | Gratuit (nécessite une puissance de calcul) |
DeepSeek est entièrement gratuit., mais les utilisateurs doivent gérer eux-mêmes leurs calculs, leur configuration et l'absence de récupération ou d'automatisation.
PerplexitéPro coûte $20/mois, offrant un moteur de recherche intégré avec recherche, citations et workflows en plusieurs étapes.
En résumé : DeepSeek est le moins cher ; La perplexité offre la plus grande valeur pratique. pour la recherche dans le monde réel.
Quand utiliser Perplexité vs Quand utiliser DeepSeek
Utilisez DeepSeek lorsque
- Vous avez besoin d'un raisonnement mathématique.
- Vous voulez une chaîne de pensée transparente
- Vous exécutez des modèles localement ou sur des workflows personnalisés.
- Vous n'avez pas besoin de données en temps réel ni de citations.
Utilisation Perplexité Quand
- Vous avez besoin de faits vérifiés.
- Vous avez besoin d'une agrégation multi-sources
- Vous voulez des rapports de recherche rapides
- Vous travaillez dans la finance, le marketing, l'actualité ou les revues universitaires.
- Vous devez fournir des citations.
Pourquoi Perplexité DeepSeek modifié au lieu de créer un nouveau modèle
Réponse courte : vitesse + coût + synergie de performance. DeepSeek R1 offrait une solide base de raisonnement ; Perplexity a ajouté les éléments qui manquaient à DeepSeek :
- Récupération de mise à la terre
- Vérification des données
- Automatisation des flux de travail
- Post-formation impartiale
- Interface utilisateur et exécution de la plateforme
C'est cette synergie qui explique pourquoi l'intégration a changé le discours sur le marché.
Conclusion : lequel choisir ?
Perplexity est le meilleur choix pour les recherches fiables, les requêtes factuelles et les tâches urgentes. DeepSeek est le meilleur choix pour le raisonnement brut, les mathématiques et l'exécution de modèles hors ligne. La plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de choisir : les deux outils se complètent extrêmement bien, et des plateformes telles que GlobalGPT facilite l'utilisation des deux côte à côte dans un espace de travail rationalisé et abordable.
