Vaikuttaa siltä, että kyselyssä voi olla väärinkäsitys, koska "DeeSeekeek" ei mainita toimitettujen hakutuloksissa. Voin kuitenkin tarjota yksityiskohtaisia tietoja DeepSeek -sovellusliittymästä vertaamalla sen malleja ja ominaisuuksia, mikä voi auttaa selventämään mitään sekaannusta.
Yleiskatsaus Deepseek API: sta
Deepseek API on tehokas työkalu edistyneiden AI -ominaisuuksien integroimiseksi sovelluksiin. Se tukee luonnollisen kielen ymmärrystä, sisällöntuotantoa ja monen käännöksen keskustelutukea ilman, että käyttäjiä kehittää näitä ominaisuuksia tyhjästä [2]. API on yhteensopiva Openain SDK: n kanssa, mikä on helppo integroida olemassa oleviin projekteihin [5].
Deepseek -mallit: V3 ja R1
Deepseek tarjoaa kaksi ensisijaista mallia: DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1.
- DeepSek-V3 on suunniteltu yleisiin keskusteluihin ja sisällön luomiseen. Se on erinomainen luonnollisessa kuulostavissa vuorovaikutuksissa ja on ihanteellinen tehtäviin, kuten kirjoittamiseen ja vastaamaan yleisiin kysymyksiin. V3 käyttää asiantuntijoiden seoksen (MOE) arkkitehtuuria, joka antaa sen reagoida nopeasti ja tehokkaasti [4]. Se on budjettiystävällisempi verrattuna R1: ään, ja kustannukset ovat 0,07 dollaria miljoonaa merkkiä välimuistissa ja 1,10 dollaria miljoonaa merkkiä tuotannossa [1].
-Deepekek-R1 puolestaan on räätälöity monimutkaisten ongelmanratkaisu- ja päättelutehtävien suhteen. Se käyttää tehokasta vahvistusoppimisputkea ja pystyy käsittelemään jopa 128 000 tokenia yhdessä pyynnössä, joten se sopii tehtäviin, kuten koodiarviointiin ja monivaiheiseen ongelmanratkaisuun [3] [6]. R1 on kalliimpi, ja kustannukset ovat 0,55 dollaria miljoonaa merkkejä uudelle panokselle ja 2,19 dollaria miljoonaa merkkiä kohti tuotantoa [1].
Deepseekin keskeiset ominaisuudet
-Uudelleensijan seoksen arkkitehtuuri: Molemmat mallit käyttävät tätä arkkitehtuuria, mutta R1 laajenee siihen, aktivoi vain tarvittavat alaverkot tietyille kyselyille [3].
- Vahvistusoppiminen: R1: llä on vahva RL -putkilinja perustelujen oppimiseen jatkuvan iteraation ja palautteen avulla [3].
- Pitkä konteksti -ikkuna: DeepSek -mallit, erityisesti R1, pystyy käsittelemään laajoja kontekstit, mikä tekee niistä sopivia monimutkaisia tehtäviä [6].
-Avoimen lähdekoodin mallit: DeepSek-V3 on täysin avoimen lähdekoodin, mikä mahdollistaa suuremman läpinäkyvyyden ja yhteisön osallistumisen [9].
Integraatio ja käyttö
Deepseek -sovellusliittymän käyttämiseksi kehittäjien on kirjauduttava API -avaimeen ja käytettävä yhteensopivia kirjastoja, kuten Openai SDK Pythonille [2]. API tukee joustavia URL -URL -URL -kokoonpanoja, jotka voidaan asettaa arvoon `https: // api.deepseek.com` tai` https: // api.deepseek.com/v1` Yhteensopivuuden saavuttamiseksi OpenAI: n kanssa [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek API tarjoaa tehokkaita malleja erilaisille käyttötapauksille, ja V3 keskittyy yleisiin keskusteluihin ja R1: een monimutkaisissa päättelytehtävissä. "DeeveSeekistä" ei ole saatavana tietoa toimitetuissa hakutuloksissa.
Viittaukset:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deeptseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-integration-guide/
.
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-depeeek-free-api/
.
.
[8] https://api-docs.depseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.depseek.com/news/news1226