Sembra che potrebbe esserci un malinteso nella domanda, poiché "Deeperseek" non è menzionato nei risultati di ricerca forniti. Tuttavia, posso fornire informazioni dettagliate sull'API DeepSeek, confrontando i suoi modelli e caratteristiche, il che potrebbe aiutare a chiarire qualsiasi confusione.
Panoramica dell'API DeepSeek
DeepSeek API è un potente strumento per integrare le funzionalità AI avanzate nelle applicazioni. Supporta la comprensione del linguaggio naturale, la generazione di contenuti e il supporto di conversazione multi-giro senza richiedere agli utenti di sviluppare queste capacità da zero [2]. L'API è compatibile con l'SDK di Openi, rendendo facile l'integrazione nei progetti esistenti [5].
Modelli DeepSeek: V3 e R1
DeepSeek offre due modelli primari: DeepSeek-V3 e DeepSeek-R1.
- DeepSeek-V3 è progettato per conversazioni generali e creazione di contenuti. Eccelle nelle interazioni dal suono naturale ed è ideale per compiti come scrivere e rispondere a domande generiche. V3 utilizza un'architettura di miscela di esperti (MOE), che le consente di rispondere in modo rapido ed efficiente [4]. È più favorevole al budget rispetto a R1, con costi di $ 0,07 per milione di token per input memorizzato nella cache e $ 1,10 per milione di token per l'output [1].
-DeepSeek-R1, d'altra parte, è adattato a complessi compiti di risoluzione dei problemi e ragionamenti. Utilizza una potente pipeline di apprendimento di rinforzo e può gestire fino a 128.000 token in un'unica richiesta, rendendolo adatto a attività come recensioni di codice e risoluzione dei problemi a più fasi [3] [6]. R1 è più costoso, con costi di $ 0,55 per milione di token per nuovi input e $ 2,19 per milione di token per l'output [1].
Caratteristiche chiave di DeepSeek
-Architettura a miscela di esperti: entrambi i modelli usano questa architettura, ma R1 si espande su di essa, attivando solo le seconde secondarie necessarie per query specifiche [3].
- Apprendimento di rinforzo: R1 presenta una forte pipeline RL per il ragionamento dell'apprendimento attraverso iterazione e feedback continui [3].
- Finestra a lungo contesto: i modelli DeepSeek, in particolare R1, possono gestire ampi contesti, rendendoli adatti a compiti complessi [6].
-Modelli open source: DeepSeek-V3 è completamente open-source, consentendo una maggiore trasparenza e coinvolgimento della comunità [9].
integrazione e utilizzo
Per utilizzare l'API di DeepSeek, gli sviluppatori devono iscriversi a una chiave API e utilizzare librerie compatibili come l'Openai SDK per Python [2]. L'API supporta configurazioni URL di base flessibili, che possono essere impostate su `https: // api.deepseek.com` o` https: // api.deepseek.com/v1` per compatibilità con OpenAI [5].
In sintesi, l'API DeepSeek offre potenti modelli per diversi casi d'uso, con V3 incentrato su conversazioni generali e R1 su compiti di ragionamento complessi. Non ci sono informazioni disponibili su "Deeperseek" nei risultati di ricerca forniti.
Citazioni:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-integration-guide/
[3] https://www.popai.pro/templateSet/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-know-about-this-new-lllm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everything-you-need-to-know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226