Không có thông tin có sẵn về "DeeperSeek", vì vậy tôi sẽ cung cấp một so sánh chi tiết giữa mô hình Deepseek và chức năng API của nó.
Chức năng mô hình DeepSeek:
Deepseek là một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp như lý luận nhiều bước, giải thích dữ liệu có cấu trúc và các hoạt động kỹ thuật như mã hóa và phân tích dữ liệu. Nó sử dụng một hỗn hợp kiến trúc chuyên gia (MOE), chỉ kích hoạt có chọn lọc các phần cần thiết của mô hình cho các tác vụ cụ thể, tăng cường hiệu quả và độ chính xác [1] [4]. DeepSeek hỗ trợ một cửa sổ bối cảnh lên tới 128.000 mã thông báo, làm cho nó phù hợp với các tác vụ yêu cầu xử lý thông tin rộng rãi [4] [5]. Nó được đào tạo trên các bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu đa ngôn ngữ và cung cấp khả năng truy cập nguồn mở, cho phép người dùng tùy chỉnh và tích hợp nó vào các ứng dụng khác nhau [3] [4].
Chức năng API DeepSeek:
API DeepSeek cung cấp quyền truy cập vào các khả năng của mô hình, cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển tích hợp các tính năng của mình vào các ứng dụng của họ. Mặc dù các chi tiết cụ thể về các tùy chọn tùy chỉnh của API không được ghi lại rộng rãi, bản chất nguồn mở của DeepSeek cho thấy người dùng có thể điều chỉnh và tinh chỉnh mô hình cho các tác vụ cụ thể [3]. API dự kiến sẽ cung cấp tích hợp hiệu quả về chi phí so với các mô hình khác như TATGPT, do kiến trúc nguồn mở và sử dụng tài nguyên hiệu quả [2] [3]. Tuy nhiên, sự dễ sử dụng và tài liệu của API DeepSeek vẫn là những chủ đề mới nổi và có thể không toàn diện như các đối thủ như Openai [1].
Điểm so sánh:
1. Tùy chỉnh và tích hợp: Bản chất nguồn mở của Deepseek cho phép tùy chỉnh, nhưng mức độ của khả năng này thông qua API không được chi tiết đầy đủ. Ngược lại, các mô hình OpenAI cung cấp các API được ghi chép tốt để tích hợp.
2. Hiệu quả chi phí: Deepseek được ghi nhận về hiệu quả chi phí của nó, đặc biệt là trong các ứng dụng kỹ thuật, do kiến trúc hiệu quả và tính khả dụng của nguồn mở [2] [3].
3. Hiệu suất và tốc độ: Kiến trúc MoE của Deepseek tăng cường tốc độ và độ chính xác của nó cho các tác vụ cụ thể, nhưng các vấn đề máy chủ đã được báo cáo, ảnh hưởng đến độ tin cậy trong các kịch bản có nhu cầu cao [1] [2].
Tóm lại, trong khi bản thân mô hình DeepSeek cung cấp các tính năng và hiệu quả nâng cao, chức năng của API ít chi tiết hơn về tùy chỉnh và tích hợp dễ dàng so với các đối thủ cạnh tranh được thiết lập. Tuy nhiên, hiệu quả chi phí và hiệu suất kỹ thuật của nó làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhiệm vụ chuyên ngành.
Trích dẫn:
[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:
[6] https://wpwebinfotech.com/blog/deepseek-vs-chatgpt/
[7] https://explodingtopics.com/blog/deepseek-ai
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/386146