La recherche WeChat intègre DeepSeek en test limité 195

Dans la nuit du 15 février, des médias ont remarqué que WeChat Rechercher était en train de tester l'intégration de DeepSeek-R1.

Où se trouve l'entrée DeepSeek de WeChat ?

L'entrée se situe dans la barre de recherche en haut de la page d'accueil de WeChat. En cliquant dessus, vous verrez une fonction « ai recherche » actuellement en phase de test en grisé, et seul un certain nombre de personnes peuvent la voir. Si vous ne voyez pas encore cette entrée, cela signifie que ce test progressif ne couvre pas encore votre compte. Patientez jusqu'à son ouverture.

Fonctionnalités spécifiques de DeepSeek sur WeChat :

Les utilisateurs peuvent trouver l'option « Recherche IA » dans la barre de recherche en haut de la boîte de dialogue. Après avoir cliqué, ils peuvent choisir entre les deux modes « Réponse rapide » et « Réflexion approfondie » pour lancer leur recherche. Cela montre que WeChat améliore le niveau d'intelligence de sa fonction de recherche, en s'appuyant sur la technologie de DeepSeek pour optimiser l'expérience de recherche.

La réponse de Tencent :

Face à cette évolution, Tencent a rapidement réagi en confirmant que WeChat avait commencé à intégrer DeepSeek. La page de présentation des fonctionnalités de WeChat indique clairement que cette collaboration implique l'utilisation du grand modèle open source DeepSeek, et remercie tout particulièrement la société DeepSeek ainsi que la communauté open source DeepSeek pour leur contribution. Certains utilisateurs ont commenté : « Une IA de niveau national + une application de niveau national, la combinaison royale ultime. »

Par ailleurs, plusieurs produits de Tencent ont également intégré DeepSeek. Le 13 février, « Tencent Yuanbao », l'assistant IA de Tencent, a été mis à jour pour ajouter la prise en charge des deux grands modèles Hunyuan et DeepSeek.

DeepSeek est une entreprise très influente dans le domaine de l'IA. Le modèle DeepSeek R1 qu'elle a développé adopte une architecture algorithmique innovante et repose sur des données d'entraînement à grande échelle. Ce modèle possède une puissante capacité de compréhension sémantique, lui permettant d'analyser en profondeur les questions complexes saisies par les utilisateurs et de cerner précisément leurs besoins ; il est également capable d'intégrer des connaissances provenant de multiples domaines pour fournir aux utilisateurs des réponses complètes et précises.