Il semble qu'il pourrait y avoir un malentendu dans la requête, car "Deeperseek" n'est pas mentionné dans les résultats de recherche fournis. Cependant, je peux fournir des informations détaillées sur l'API Deepseek, en comparant ses modèles et fonctionnalités, ce qui pourrait aider à clarifier toute confusion.
Aperçu de l'API Deepseek
Deepseek API est un outil puissant pour intégrer les capacités avancées de l'IA dans les applications. Il prend en charge la compréhension du langage naturel, la génération de contenu et le support conversationnel multi-tour sans obliger les utilisateurs à développer ces capacités à partir de zéro [2]. L'API est compatible avec le SDK d'OpenAI, ce qui facilite l'intégration dans les projets existants [5].
Modèles Deepseek: V3 et R1
Deepseek propose deux modèles principaux: Deepseek-V3 et Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 est conçu pour les conversations générales et la création de contenu. Il excelle dans les interactions à consonance naturelle et est idéal pour des tâches comme l'écriture et la réponse aux questions génériques. V3 utilise une architecture de mélange de Experts (MOE), qui lui permet de répondre rapidement et efficacement [4]. Il est plus favorable à un budget par rapport à R1, avec des coûts de 0,07 $ par million de jetons pour les intrants en cache et 1,10 $ par million de jetons pour la production [1].
- Deepseek-R1, en revanche, est adapté à des tâches complexes de résolution de problèmes et de raisonnement. Il utilise un puissant pipeline d'apprentissage de renforcement et peut gérer jusqu'à 128 000 jetons en une seule demande, ce qui le rend adapté à des tâches telles que les avis de code et la résolution de problèmes en plusieurs étapes [3] [6]. R1 est plus cher, avec des coûts de 0,55 $ par million de jetons pour de nouvelles intrants et 2,19 $ par million de jetons pour la production [1].
Caractéristiques clés de Deepseek
- Architecture du mélange de temps: les deux modèles utilisent cette architecture, mais R1 le développe, activant uniquement les sous-réseaux nécessaires pour des requêtes spécifiques [3].
- Apprentissage par renforcement: R1 dispose d'un solide pipeline RL pour l'apprentissage du raisonnement par l'itération et la rétroaction continues [3].
- Fenêtre de contexte long: les modèles Deepseek, en particulier R1, peuvent gérer des contextes étendus, ce qui les rend adaptés à des tâches complexes [6].
- Modèles open source: Deepseek-V3 est entièrement open-source, permettant une plus grande transparence et une participation communautaire [9].
Intégration et utilisation
Pour utiliser l'API Deepseek, les développeurs doivent s'inscrire à une clé API et utiliser des bibliothèques compatibles comme le SDK OpenAI pour Python [2]. L'API prend en charge les configurations d'URL de base flexibles, qui peuvent être définies sur `https: // api.deepseek.com` ou` https: // api.deepseek.com / v1` pour la compatibilité avec Openai [5].
En résumé, l'API Deepseek propose des modèles puissants pour différents cas d'utilisation, V3 se concentrant sur les conversations générales et R1 sur les tâches de raisonnement complexes. Il n'y a aucune information disponible sur "DeeperSeek" dans les résultats de recherche fournis.
Citations:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-inegration-guide/
[3] https://www.popai.pro/templateasset/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/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about- this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feture/deepseek-explaten-everything-you-need-to-know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226