AionLabs: Aion-2.0 contre DeepSeek: R1 0528

AionLabs : Aion-2.0 est un modèle de texte d'AionLabs, publié le 23 février 2026. DeepSeek : R1 0528 est un modèle de texte de DeepSeek, publié le 28 mai 2025. Les deux sont texte en entrée, texte en sortie, et les deux sont servis via api14 côte à côte, donc le choix entre eux dépend de la façon dont ils gèrent une charge de travail particulière plutôt que d'une différence de modalité de base.

La différence la plus concrète est le contexte. DeepSeek R1 0528 accepte jusqu'à 163 840 tokens, tandis qu'Aion-2.0 accepte jusqu'à 131 072, donc le modèle DeepSeek est celui à privilégier lorsqu'une seule invite doit contenir une très grande base de code, une longue transcription ou une pile de documents. Les deux diffèrent également par les paramètres de réglage qu'ils exposent. Aion-2.0 prend en charge include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools et top_p. DeepSeek R1 0528 prend en charge tous ceux-ci plus frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, structured_outputs, top_k et top_logprobs. En pratique, cela signifie que DeepSeek vous donne plus de leviers pour contrôler l'échantillonnage et pour obtenir une sortie structurée ou inspectable, ce qui compte si vous construisez des harnais d'évaluation ou avez besoin d'exécutions reproductibles via seed. Les deux modèles acceptent les définitions d'outils, donc aucun n'a d'avantage sur ce point, et les deux exposent des contrôles de raisonnement.

Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de la forme de la requête. Si vous fournissez de longs documents et voulez que le modèle raisonne dessus en une seule passe, la fenêtre plus grande de DeepSeek R1 0528 est le choix le plus sûr, et ses paramètres d'échantillonnage supplémentaires aident lorsque vous devez fixer précisément le comportement de sortie. Si vos invites tiennent confortablement dans 131 072 tokens et que ce qui vous importe le plus est le coût de sortie, Aion-2.0 est l'option la moins chère côté sortie, ce qui compte pour les longues générations telles que les résumés, les réécritures ou les traces de raisonnement étendues. Sur le coût d'entrée, la situation s'inverse : DeepSeek est le moins cher des deux pour les tokens d'entrée, donc les charges de travail dominées par de grandes invites favorisent DeepSeek tandis que les charges de travail dominées par de longues réponses favorisent Aion-2.0. Le tableau des prix en direct sur cette page contient les chiffres exacts.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Le point de terminaison est compatible OpenAI, donc vous conservez votre bibliothèque cliente et la forme de requête existantes, et la seule chose qui change est l'id du modèle : utilisez "aion-labs/aion-2.0" pour AionLabs et "deepseek/deepseek-r1-0528" pour DeepSeek. Les paramètres qu'un modèle donné ne liste pas dans son ensemble pris en charge doivent être omis du corps de la requête plutôt qu'envoyés et ignorés, donc si vous changez d'id, supprimez les champs spécifiques à DeepSeek tels que logit_bias ou top_k lorsque vous passez à Aion-2.0.

Il reste des cas où l'autre modèle l'emporte. Si votre tâche est lourde en entrée, avec une grande invite et une réponse courte, DeepSeek R1 0528 est à la fois l'option d'entrée la moins chère et celle avec le plus grand contexte, donc c'est le meilleur choix même si vous n'avez pas besoin de ses paramètres supplémentaires. Inversement, si vous avez besoin de l'ensemble le plus large de contrôles d'échantillonnage et de sortie structurée, Aion-2.0 ne les offre pas, et DeepSeek est le seul des deux à les proposer.