没有有关“ DeeperSeek”的信息，因此我将在DeepSeek模型及其API功能之间提供详细的比较。
DeepSeek模型功能：
DeepSeek是一种尖端的大语言模型，旨在处理复杂的任务，例如多步推理，结构化数据解释以及编码和数据分析等技术操作。它使用专家(MOE)体系结构的混合物，该体系结构仅选择性地激活模型的必要部分以提高效率和准确性[1] [4]。 DeepSeek支持高达128,000个令牌的上下文窗口，使其适合需要大量信息处理的任务[4] [5]。它在包括多语言数据在内的各种数据集上进行了培训，并提供开源可访问性，使用户可以自定义并将其集成到各种应用程序中[3] [4]。
DeepSeek API功能：
DeepSeek API提供了对模型功能的访问权限，使企业和开发人员能够将其功能集成到其应用程序中。尽管有关API自定义选项的具体详细信息没有被广泛记录，但DeepSeek的开源性质表明用户可以适应和完善特定任务的模型[3]。由于其开源架构和有效的资源使用情况，与ChatGpt(例如ChatGpt)相比，API有望提供具有成本效益的集成[2] [3]。但是，DeepSeek API的易用性和文档仍然是新兴的主题，并且可能不像OpenAi这样的竞争对手那样全面[1]。
比较点：
1。自定义和集成：DeepSeek的开源性质允许自定义，但是通过API的此功能的程度尚未完全详细详细。相比之下，OpenAI模型提供了有据可查的API进行集成。
2。成本效率：由于其有效的体系结构和开源供应量，DeepSeek的成本效益(尤其是在技术应用中)因其成本效益而闻名[2] [3]。
3。性能和速度：DeepSeek的Moe体系结构提高了其针对特定任务的速度和准确性，但是已经报告了服务器问题，从而影响了高需求方案的可靠性[1] [2]。
总而言之，尽管DeepSeek模型本身提供了高级功能和效率，但与已建立的竞争对手相比，API的功能在自定义和集成方面的详细性较小。但是，其成本效益和技术绩效使其成为专门任务的宝贵工具。
引用：
[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-bout-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-in-phack
[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