Il n'y a aucune information disponible sur «DeeperSeek», donc je vais fournir une comparaison détaillée entre le modèle Deepseek et sa fonctionnalité API.
Fonctionnalité du modèle Deepseek:
Deepseek est un modèle de langue de pointe de grande envergure conçu pour gérer des tâches complexes telles que le raisonnement en plusieurs étapes, l'interprétation structurée des données et les opérations techniques telles que le codage et l'analyse des données. Il utilise une architecture de mélange d'experts (MOE), qui active sélectivement uniquement les parties nécessaires du modèle pour des tâches spécifiques, améliorant l'efficacité et la précision [1] [4]. Deepseek prend en charge une fenêtre de contexte de jusqu'à 128 000 jetons, ce qui le rend adapté aux tâches nécessitant un traitement approfondi de l'information [4] [5]. Il est formé sur divers ensembles de données, y compris des données multilingues, et offre une accessibilité open source, permettant aux utilisateurs de les personnaliser et de l'intégrer dans diverses applications [3] [4].
Fonctionnalité de l'API Deepseek:
L'API Deepseek donne accès aux capacités du modèle, permettant aux entreprises et aux développeurs d'intégrer ses fonctionnalités dans leurs applications. Bien que des détails spécifiques sur les options de personnalisation de l'API ne soient pas largement documentés, la nature open source de Deepseek suggère que les utilisateurs peuvent adapter et affiner le modèle pour des tâches spécifiques [3]. L'API devrait offrir une intégration rentable par rapport à d'autres modèles comme ChatGpt, en raison de son architecture open source et de son utilisation efficace des ressources [2] [3]. Cependant, la facilité d'utilisation et la documentation de l'API Deepseek sont toujours des sujets émergents et peuvent ne pas être aussi complets que ceux de concurrents comme OpenAI [1].
Points de comparaison:
1. Personnalisation et intégration: la nature open source de Deepseek permet la personnalisation, mais l'étendue de cette capacité via l'API n'est pas entièrement détaillée. En revanche, les modèles OpenAI offrent des API bien documentées pour l'intégration.
2. GRANCE: Deepseek est noté pour sa rentabilité, en particulier dans les applications techniques, en raison de son architecture efficace et de sa disponibilité open source [2] [3].
3. Performances et vitesse: l'architecture MOE de Deepseek améliore sa vitesse et sa précision pour des tâches spécifiques, mais des problèmes de serveur ont été signalés, affectant la fiabilité dans des scénarios à haute demande [1] [2].
En résumé, alors que le modèle Deepseek lui-même offre des fonctionnalités et une efficacité avancées, la fonctionnalité de l'API est moins détaillée en termes de personnalisation et de facilité d'intégration par rapport aux concurrents établis. Cependant, sa rentabilité et ses performances techniques en font un outil précieux pour les tâches spécialisées.
Citations:
[1] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[2] https://www.index.dev/blog/deepseek-chatgpt-comparison
[3] https://albato.com/blog/publications/deepseek-owerview
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://www.popai.pro/resources/Everything-about-deepseek/
[6] https://wpwebinfotech.com/blog/deepseek-vs-chatgpt/
[7] https://explodingtopics.com/blog/deepseek-ai
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/386146