Nėra informacijos apie „giluminį“, todėl pateiksiu išsamų „Deepseeek“ modelio ir jo API funkcijos palyginimą.
„Deepseee“ modelio funkcijos:
„Deepseek“ yra pažangiausias didelės kalbos modelis, skirtas tvarkyti sudėtingas užduotis, tokias kaip daugiapakopiai samprotavimai, struktūrizuotas duomenų aiškinimas ir techninės operacijos, tokios kaip kodavimas ir duomenų analizė. Tam naudojamas ekspertų (MOE) architektūros mišinys, kuris selektyviai suaktyvina tik būtinas modelio dalis konkrečioms užduotims, padidindamas efektyvumą ir tikslumą [1] [4]. „Deepseek“ palaiko iki 128 000 žetonų konteksto langą, todėl jis yra tinkamas užduotims, kurioms reikalingas platus informacijos apdorojimas [4] [5]. Jis mokomas įvairių duomenų rinkinių, įskaitant daugiakalbius duomenis, ir siūlo prieinamumą atvirojo kodo, leidžiant vartotojams pritaikyti ir integruoti juos į įvairias programas [3] [4].
„Deepseeek“ API funkcijos:
„Deepseee“ API suteikia prieigą prie modelio galimybių, leidžiančią įmonėms ir kūrėjams integruoti savo funkcijas į savo programas. Nors konkreti informacija apie API pritaikymo parinktis nėra plačiai dokumentuotos, „Deepseek“ atvirojo kodo pobūdis rodo, kad vartotojai gali pritaikyti ir patobulinti konkrečių užduočių modelį [3]. Tikimasi, kad API pasiūlys ekonomiškai efektyvią integraciją, palyginti su kitais modeliais, tokiais kaip „ChatGPT“, dėl savo atvirojo kodo architektūros ir efektyvaus išteklių naudojimo [2] [3]. Tačiau „Deepseeek“ API naudojimo ir dokumentacijos paprastumas vis dar yra kylančios temos ir gali būti ne tokios išsamios kaip konkurentų, tokių kaip „Openai“ [1].
Palyginimo taškai:
1. Tinkinimas ir integracija: „Deepseek“ atvirojo kodo pobūdis leidžia pritaikyti, tačiau šios galimybės mastas per API nėra visiškai išsami. Priešingai, „Openai“ modeliai siūlo gerai dokumentuotus API integracijai.
2. Ekonominis efektyvumas: „Deepseek“ pažymėtas dėl jo ekonominio efektyvumo, ypač techninėse programose, dėl efektyvios architektūros ir atvirojo kodo prieinamumo [2] [3].
3. Našumas ir greitis: „Deepseek's MOE“ architektūra padidina jo greitį ir tikslumą atliekant konkrečias užduotis, tačiau buvo pranešta apie serverio problemas, turinčias įtakos patikimumui pagal aukštos paklausos scenarijus [1] [2].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors pats „Deepseee“ modelis siūlo pažangias funkcijas ir efektyvumą, API funkcionalumas yra mažiau išsamus pritaikymo ir integracijos lengvumo prasme, palyginti su nustatytais konkurentais. Tačiau dėl ekonominio efektyvumo ir techninių rezultatų jis yra vertingas specializuotų užduočių įrankis.
Citatos:
[1] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[2] https://www.index.dev/blog/deepseek-chatgpt-comparion
[3] https://albato.com/blog/publications/deepseek-owerview
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-outhis-new-llm-in-on-oon-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