О «Глубоком» нет информации, поэтому я предоставлю подробное сравнение между моделью DeepSeek и ее функциональностью API.
Функциональность модели DeepSeek:
DeepSeek-это передовая большая языковая модель, предназначенная для выполнения сложных задач, таких как многоэтапные рассуждения, структурированная интерпретация данных и технические операции, такие как кодирование и анализ данных. Он использует смесь архитектуры экспертов (MOE), которая избирательно активирует только необходимые части модели для конкретных задач, повышая эффективность и точность [1] [4]. DeepSeek поддерживает контекстное окно до 128 000 токенов, что делает его подходящим для задач, требующих обширной обработки информации [4] [5]. Он обучен различным наборам данных, включая многоязычные данные, и предлагает доступность с открытым исходным кодом, позволяя пользователям настраивать и интегрировать их в различные приложения [3] [4].
DeepSeek API Функциональность:
DeepSeek API обеспечивает доступ к возможностям модели, позволяя предприятиям и разработчикам интегрировать свои функции в свои приложения. Хотя конкретные подробности о параметрах настройки API не широко документированы, природа DeepSeek с открытым исходным кодом предполагает, что пользователи могут адаптировать и уточнить модель для конкретных задач [3]. Ожидается, что API предложит экономически эффективную интеграцию по сравнению с другими моделями, такими как CHATGPT, из-за ее архитектуры с открытым исходным кодом и эффективного использования ресурсов [2] [3]. Тем не менее, простота использования и документация DeepSeek API все еще являются новыми темами и могут быть не такими полными, как у конкурентов, таких как OpenAI [1].
Сравнение точек:
1. Настройка и интеграция: природа с открытым исходным кодом Deepseek позволяет настраивать, но степень этой возможности через API не полностью детализирована. Напротив, модели OpenAI предлагают хорошо документированные API для интеграции.
2. Эффективность затрат: DeepSeek отмечается за его экономическую эффективность, особенно в технических приложениях, из-за ее эффективной архитектуры и доступности с открытым исходным кодом [2] [3].
3. Производительность и скорость: архитектура MOE Deepseek повышает его скорость и точность для конкретных задач, но были зарегистрированы проблемы с серверами, что влияет на надежность в сценариях с высокой спросом [1] [2].
Таким образом, хотя сама модель DeepSeek предлагает расширенные функции и эффективность, функциональность API менее подробно с точки зрения настройки и легкости интеграции по сравнению с установленными конкурентами. Тем не менее, его экономическая эффективность и техническая производительность делают его ценным инструментом для специализированных задач.
Цитаты:
[1] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[2] https://www.index.dev/blog/deepseek-chatgpt-comparison
[3] https://albato.com/blog/publications/deepseek-overview
[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