Test réel de la version complète de DeepSeek sur le moteur de recherche Baidu : « à mon propre service » ou « principe du prêt » ?
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Test réel de la version complète de DeepSeek sur le moteur de recherche Baidu : « à mon propre service » ou « principe du prêt » ?
La version complète de DeepSeek avec service de navigation web est désormais entièrement déployée sur la recherche Baidu, et plus de dix millions de personnes l'ont utilisée sur ordinateur en moins d'une heure après son ouverture.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
Image source: Generated by Wujie AI
Après avoir entièrement intégré DeepSeek et la dernière fonctionnalité de recherche approfondie du grand modèle Ernie lors de sa mise à jour du 16 février, la recherche Baidu propose désormais pleinement la version complète de DeepSeek.
Actuellement, les utilisateurs peuvent saisir n'importe quel terme de recherche dans l'application Baidu, puis après avoir effectué une recherche, cliquer sur « AI+ » dans la page des résultats pour accéder à la recherche AI, puis cliquer sur « Essayez la version complète » en bas afin d'interagir avec DeepSeek. En outre, la version PC de la recherche AI de Baidu a également intégré la version complète de DeepSeek R1 et dispose désormais de capacités de navigation en ligne.
Quel est réellement le rendu de cette version complète de DeepSeek dans la recherche AI de Baidu ? Après plusieurs dizaines de tests, on ne peut s'empêcher de constater : la recherche AI de Baidu est vraiment pleinement opérationnelle ! Grâce à l'intégration des meilleures capacités du modèle DeepSeek, la recherche AI de Baidu ouvre une toute nouvelle ère.
“Utiliser à bon escient” plutôt que “copier-coller”
Après avoir intégré DeepSeek, Baidu ne le limite pas et assure largement les ressources serveur nécessaires. Derrière cela se cache une stratégie de « l'utiliser à bon escient », plutôt qu'une simple approche de « copier-coller ». Ce processus ne consiste pas simplement à reprendre DeepSeek pour l'offrir directement aux utilisateurs ; Baidu apporte ici ses propres éléments différenciants.
Quels sont ces éléments différenciants ? Ils se traduisent directement par une fusion technologique approfondie et par les avantages de la technologie RAG de Baidu, qui permettent de résoudre efficacement des problèmes concrets tels que les hallucinations des grands modèles. En fin de compte, tout repose sur les 25 années d'accumulation de données de Baidu. En tant que plus grand moteur de recherche chinois au monde, Baidu a accumulé des données comportementales d'utilisateurs, des index de pages web et des données issues de son écosystème de contenu. Ces données couvrent des informations multidimensionnelles allant de l'ère Internet fixe à celle du mobile, puis à l'ère de l'IA, incluant textes, images et vidéos, formant ainsi une barrière temporelle unique difficilement reproductible par les nouveaux moteurs de recherche IA.
Prenons un exemple illustrant une période de 25 ans : retracer l'évolution de l'industrie chinoise des nouvelles énergies au cours des 25 dernières années, avec des jalons temporels précis, leurs impacts et significations respectifs. Voici la réponse fournie par la version complète de DeepSeek-R1 via la recherche AI de Baidu :
La réponse détaille l’histoire des 25 années de développement de l'industrie chinoise des nouvelles énergies, en la divisant en différentes phases, incluant certains données absentes des autres moteurs de recherche IA.
Dans ce processus de recherche, la recherche AI de Baidu dévoile également une nouvelle fonctionnalité appelée « Zone d'inspiration personnalisée », capable, selon la question posée, de fournir des contenus inspirants aidant l'utilisateur à structurer sa réflexion, offrant ainsi une vision globale dès la première interrogation. Il suffit de cliquer sur n'importe quelle suggestion dans cette zone pour poser immédiatement la question correspondante.
À noter que la plupart des produits actuels de recherche IA sur le marché affichent le processus de « réflexion » du modèle, mais sous une forme généralement limitée à « Recherche en cours sur XXX pages web ». En revanche, la recherche AI de Baidu, intégrant la version complète de DeepSeek R1, parvient à décomposer minutieusement la question. Exemple avec le prompt suivant : « Veuillez indiquer les changements du classement mondial du PIB entre 2010 et 2015, en fournissant des valeurs précises et en illustrant le processus d’évolution. »
Le processus va de la vérification de la fiabilité des sources de données, à la définition de la portée (PIB nominal ou ajusté selon la parité de pouvoir d'achat - PPP), puis à la recherche des données historiques et au classement final, reproduisant ainsi fidèlement la manière dont un cerveau humain analyserait progressivement un problème.
Ce qui impressionne particulièrement, c'est que la version complète de DeepSeek R1 intégrée à la recherche AI de Baidu prend en compte de façon exhaustive tous les petits détails et traite soigneusement les cas particuliers : croissance réelle du PIB des pays, fluctuations, impact des taux de change, arrondis dans le traitement des données — autant d'aspects auxquels on ne s'attendait pas. On ne peut alors s'empêcher d'admirer : la recherche AI de Baidu avec DeepSeek R1 en version complète est vraiment très complète !
Voici ci-dessous la réponse complète à cette question, présentée automatiquement sous forme de tableau, avec des indications claires sur les événements marquants.
Une fois combiné à RAG de Baidu, le niveau d'hallucination de DeepSeek-R1 est-il réellement réduit ? Le test suivant évalue précisément ce niveau d'hallucination : « Fournissez les données de clôture boursière mondiale du 20 février 2005. »
L'astuce de cette question réside dans le fait que le 20 février 2005 tombait un dimanche, jour où la majorité des marchés boursiers dans le monde sont fermés. Un modèle sujet à l'hallucination tomberait facilement dans ce piège en attribuant faussement d'autres données à cette date. Cependant, voici comment la version complète de DeepSeek via la recherche AI de Baidu a traité la demande :
Comme le montre son processus de réflexion, le système a identifié correctement la nature du problème sans tomber dans le piège du « discours fallacieux paraissant sérieux », produisant ainsi une réponse rigoureuse et exacte.
Sur cette base, relevons maintenant le niveau de difficulté : « Fournissez les données horaires du marché européen du 18 février 2005. » Cette demande exige une granularité fine. Voici la réponse obtenue de la recherche AI de Baidu avec DeepSeek R1 en version complète :
Les données spécialisées accumulées par Baidu au fil des années sont ainsi mieux exploitées grâce à cette combinaison. Posons maintenant une question technique avancée : « Analysez en détail le mécanisme de formation des prix des médicaments en Chine et ses facteurs influents, puis expliquez, dans le contexte politique actuel, le rôle et la signification des négociations sur les prix des médicaments remboursés par l'assurance maladie. »
Cette question vise à tester la compétence et la maturité du modèle sur un domaine spécifique tel que le secteur pharmaceutique. Elle exige aussi de tenir compte du contexte politique actuel, ce qui teste la capacité du modèle à capter des informations récentes. Voici la réponse fournie :
La réponse inclut plusieurs détails chiffrés, par exemple en mentionnant que grâce à la stratégie « prix contre volume », le coût annuel du traitement par inhibiteur PD-1 est passé de 300 000 à 50 000-100 000 yuans, ou encore que parmi les 74 nouveaux médicaments inclus au catalogue de l'assurance maladie figurent des thérapies CAR-T dont le prix est passé de 1,2 million à 330 000 yuans, montrant ainsi une accumulation profonde de données spécifiques au secteur pharmaceutique.
DeepSeek-R1 renforce considérablement les capacités de raisonnement de la recherche AI de Baidu, tandis que cette dernière met également à profit ses propres atouts, en superposant des capacités multimodales au grand modèle linguistique DeepSeek. Exemple avec le prompt suivant : « Je veux présenter un dessin à un concours d'illustration graffiti sur le thème de “ville du futur”, en créant un monde rempli d'éléments fantastiques comme une forêt mystérieuse, un château magique, des êtres extraterrestres, des elfes et des géants. Fournissez une image. » Cette requête comprend plusieurs thèmes visuels, nécessitant à la fois la compréhension du modèle linguistique et la génération d'image par un modèle dédié. Le résultat obtenu est le suivant :
Après activation de la version complète de DeepSeek-R1, les capacités de programmation de la recherche AI de Baidu atteignent un nouveau niveau. Avec le prompt suivant : « Écrivez un code générant une animation célébrant le succès au box-office de Ne Zha, accompagnée de son personnage, puis vérifiez l'efficacité du code. » La réponse obtenue est la suivante :
La réponse inclut non seulement le fichier complet du code exécutable, mais fournit également des explications de vérification des éléments visuels, des tests d'animation et de compatibilité, ainsi que des suggestions de code pour améliorer les effets, permettant à l'utilisateur de procéder à des réglages personnalisés.
Retour à la valeur utilisateur, au-delà des îlots technologiques
Aujourd'hui, en regardant en arrière l'histoire du développement de l'intelligence artificielle en Chine, que ce soit le lancement précoce vers 2010 de recherches stratégiques sur des technologies clés telles que le traitement du langage naturel (NLP), les graphes de connaissances ou l'apprentissage automatique, ou encore le développement « en avance sur les autres » du robot ERNIE Bot durant la vague des grands modèles linguistiques, l'attitude constante de Baidu envers l'IA a toujours été « insister sur la recherche autonome, renforcer massivement les investissements ».
Même une entreprise aussi attachée à la recherche autonome que Baidu, face à l'impact de DeepSeek, commence à intégrer des grands modèles externes dans son super-app, intégrant ainsi des partenaires modèles tiers à son propre écosystème. Il s'agit là d'une étape stratégique visant à construire un système opérationnel industriel autour des grands modèles, représentant fondamentalement une combinaison stratégique de niveau écosystème centrée sur « grands modèles + recherche ».
Cela signifie que la recherche Baidu revient à sa valeur fondamentale pour l'utilisateur, sans pour autant rester figée, mais en explorant activement l'intégration entre ses activités centrales et clés avec DeepSeek. Cette évolution reflète une tendance plus large dans l'Internet chinois : un passage progressif des « écosystèmes isolés » fondés sur des super-apps autosuffisantes vers une « communauté technologique » de plus en plus interconnectée.
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