Het lijkt erop dat er misschien een misverstand in de vraag is, omdat "Deeperseek" niet wordt vermeld in de verstrekte zoekresultaten. Ik kan echter gedetailleerde informatie verstrekken over de Deepseek API, waarbij de modellen en functies worden vergeleken, wat kan helpen bij het verduidelijken van eventuele verwarring.
Overzicht van Deepseek API
Deepseek API is een krachtig hulpmiddel voor het integreren van geavanceerde AI -mogelijkheden in applicaties. Het ondersteunt het begrip van natuurlijke taal, het genereren van inhoud en conversatie-ondersteuning met meerdere turn zonder dat gebruikers deze mogelijkheden helemaal opnieuw moeten ontwikkelen [2]. De API is compatibel met de SDK van Openai, waardoor het gemakkelijk is om te integreren in bestaande projecten [5].
Deepseek -modellen: V3 en R1
Deepseek biedt twee primaire modellen: Deepseek-V3 en Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 is ontworpen voor algemene gesprekken en contentcreatie. Het blinkt uit in natuurlijk klinkende interacties en is ideaal voor taken zoals het schrijven en beantwoorden van generieke vragen. V3 maakt gebruik van een mix-of-experts (MOE) -architectuur, waardoor het snel en efficiënt kan reageren [4]. Het is budgetvriendelijker in vergelijking met R1, met kosten van $ 0,07 per miljoen tokens voor input in de cache en $ 1,10 per miljoen tokens voor output [1].
-Deepseek-R1 daarentegen is afgestemd op complexe probleemoplossing- en redeneringstaken. Het maakt gebruik van een krachtige pijplijn voor het leren van versterkingen en kan tot 128.000 tokens in één verzoek verwerken, waardoor het geschikt is voor taken zoals codebeoordelingen en probleemoplossing voor meerdere stappen [3] [6]. R1 is duurder, met kosten van $ 0,55 per miljoen tokens voor nieuwe input en $ 2,19 per miljoen tokens voor output [1].
Belangrijkste kenmerken van Deepseek
-Mengsel-van-experts architectuur: beide modellen gebruiken deze architectuur, maar R1 breidt erop uit en activeert alleen noodzakelijke subnetwerken voor specifieke vragen [3].
- Versterking leren: R1 heeft een sterke RL -pijplijn voor het leren van redeneren door continue iteratie en feedback [3].
- Lang contextvenster: Deepseek -modellen, vooral R1, kunnen uitgebreide contexten aan, waardoor ze geschikt zijn voor complexe taken [6].
-Open-source modellen: Deepseek-V3 is volledig open-source, waardoor meer transparantie en betrokkenheid van de gemeenschap mogelijk is [9].
Integratie en gebruik
Om de DeepSeek API te gebruiken, moeten ontwikkelaars zich aanmelden voor een API -toets en compatibele bibliotheken zoals de Openai SDK voor Python gebruiken [2]. De API ondersteunt flexibele basis -URL -configuraties, die kunnen worden ingesteld op `https: // api.deepseek.com` of` https: // api.deepseek.com/v1` voor compatibiliteit met openai [5].
Samenvattend biedt de Deepseek API krachtige modellen voor verschillende use cases, waarbij V3 zich richt op algemene gesprekken en R1 op complexe redeneringstaken. Er is geen informatie beschikbaar over "Deeperseek" in de verstrekte zoekresultaten.
Citaten:
[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/verything-about-deepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-deepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-expleted-yverhing-you-need-to- Know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226