Det ser ud til, at der kan være en misforståelse i forespørgslen, da "Deepersek" ikke nævnes i de medfølgende søgeresultater. Jeg kan dog give detaljerede oplysninger om Deepseek API og sammenligne dens modeller og funktioner, hvilket kan hjælpe med at afklare enhver forvirring.
Oversigt over Deepseek API
Deepseek API er et kraftfuldt værktøj til at integrere avancerede AI -kapaciteter i applikationer. Det understøtter naturlig sprogforståelse, indholdsgenerering og multi-sving-samtale support uden at kræve, at brugerne udvikler disse muligheder fra bunden [2]. API'en er kompatibel med Openais SDK, hvilket gør det nemt at integrere i eksisterende projekter [5].
Deepseek -modeller: V3 og R1
Deepseek tilbyder to primære modeller: Deepseek-V3 og Deepseek-R1.
- DeepSeek-V3 er designet til generelle samtaler og oprettelse af indhold. Det udmærker sig i naturlige klingende interaktioner og er ideel til opgaver som at skrive og besvare generiske spørgsmål. V3 bruger en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, som gør det muligt for den at reagere hurtigt og effektivt [4]. Det er mere budgetvenligt sammenlignet med R1 med omkostninger på $ 0,07 pr. Million-symboler til cache-input og $ 1,10 pr. Million tokens for output [1].
-DeepSeek-R1 er på den anden side skræddersyet til kompleks problemløsning og ræsonnementsopgaver. Den bruger en kraftig forstærkningslæringsrørledning og kan håndtere op til 128.000 tokens i en enkelt anmodning, hvilket gør den velegnet til opgaver som kodeanmeldelser og multi-trin problemløsning [3] [6]. R1 er dyrere med omkostninger på $ 0,55 pr. Million tokens for nye input og $ 2,19 pr. Million tokens for output [1].
Nøglefunktioner i Deepseek
-Blanding af ekspertersarkitektur: Begge modeller bruger denne arkitektur, men R1 udvider den og aktiverer kun nødvendige undernetværk til specifikke forespørgsler [3].
- Forstærkningslæring: R1 har en stærk RL -rørledning til læringsryg gennem kontinuerlig iteration og feedback [3].
- Langt kontekstvindue: Deepseek -modeller, især R1, kan håndtere omfattende kontekster, hvilket gør dem egnede til komplekse opgaver [6].
-Open source-modeller: Deepseek-V3 er fuldt open source, hvilket muliggør større gennemsigtighed og samfundsinddragelse [9].
Integration og brug
For at bruge Deepseek API er udviklere nødt til at tilmelde sig en API -nøgle og bruge kompatible biblioteker som Openai SDK til Python [2]. API understøtter fleksible base -URL -konfigurationer, som kan indstilles til `https: // api.deepseek.com` eller` https: // api.deepseek.com/v1` for kompatibilitet med openai [5].
Sammenfattende tilbyder Deepseek API kraftige modeller til forskellige brugssager, hvor V3 fokuserer på generelle samtaler og R1 om komplekse ræsonnementsopgaver. Der er ingen tilgængelige oplysninger om "Deepersek" i de medfølgende søgeresultater.
Citater:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-integration-guide/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-deepseek-free-api/
)
)
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226