Es scheint, dass es in der Abfrage ein Missverständnis gibt, da in den bereitgestellten Suchergebnissen "tieferer" nicht erwähnt wird. Ich kann jedoch detaillierte Informationen zur Deepseek -API bereitstellen, um ihre Modelle und Merkmale zu vergleichen, die dazu beitragen könnten, Verwirrung zu klären.
Übersicht über die Deepseek -API
Die Deepseek -API ist ein leistungsstarkes Tool zur Integration erweiterter KI -Funktionen in Anwendungen. Es unterstützt das Verständnis der natürlichen Sprache, die Inhaltsgenerierung und die Konversationsunterstützung mit mehreren Drehungen, ohne dass Benutzer diese Funktionen von Grund auf neu entwickeln müssen [2]. Die API ist mit dem SDK von OpenAI kompatibel, wodurch es einfach ist, in bestehende Projekte zu integrieren [5].
Deepseek Models: V3 und R1
Deepseek bietet zwei Hauptmodelle: Deepseek-V3 und Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 ist für allgemeine Gespräche und die Erstellung von Inhalten ausgelegt. Es zeichnet sich in natürlichen Interaktionen aus und ist ideal für Aufgaben wie das Schreiben und Beantwortung von allgemeinen Fragen. V3 verwendet eine Moe-of-Experten-Mischung (MEE), die es ihm ermöglicht, schnell und effizient zu reagieren [4]. Es ist budgetfreundlicher im Vergleich zu R1, mit Kosten von 0,07 USD pro Million Token für zwischengespeicherte Input und 1,10 USD pro Million Token für die Produktion [1].
-Deepseek-R1 hingegen ist auf komplexe Problemlösungs- und Argumentationsaufgaben zugeschnitten. Es verwendet eine leistungsstarke Pipeline für Verstärkungslernen und kann bis zu 128.000 Token in einer einzigen Anfrage verarbeiten, sodass sie für Aufgaben wie Codebewertungen und mehrstufige Problemlösungen geeignet ist [3] [6]. R1 ist teurer, mit Kosten von 0,55 USD pro Million Token für neue Input und 2,19 USD pro Million Token für die Produktion [1].
Schlüsselmerkmale von Deepseek
-Architektur der Expertenmischung: Beide Modelle verwenden diese Architektur, aber R1 erweitert sie und aktiviert nur die erforderlichen Unter-Networks für bestimmte Abfragen [3].
- Verstärkungslernen: R1 bietet eine starke RL -Pipeline zum Lernen durch kontinuierliche Iteration und Feedback [3].
- Langes Kontextfenster: Deepseek -Modelle, insbesondere R1, können umfangreiche Kontexte umgehen und sie für komplexe Aufgaben geeignet machen [6].
-Open-Source-Modelle: Deepseek-V3 ist vollständig Open-Source, was eine größere Transparenz und die Beteiligung der Gemeinschaft ermöglicht [9].
Integration und Nutzung
Um die Deepseek -API zu verwenden, müssen sich Entwickler für einen API -Schlüssel anmelden und kompatible Bibliotheken wie das OpenAI SDK für Python [2] verwenden. Die API unterstützt flexible Basis -URL -Konfigurationen, die auf `https: // api.deepseek.com` oder` https: // api.deepseek.com/v1` für die Kompatibilität mit OpenAI [5] eingestellt werden können.
Zusammenfassend bietet die Deepseek -API leistungsstarke Modelle für verschiedene Anwendungsfälle, wobei sich V3 auf allgemeine Gespräche und R1 auf komplexe Argumentationsaufgaben konzentriert. In den bereitgestellten Suchergebnissen sind keine Informationen zu "DeeperSeek" verfügbar.
Zitate:
[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/everying-about-teepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-leepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-you-need-to- Know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226