「Deeperseek」は提供された検索結果では言及されていないため、クエリには誤解があるかもしれません。ただし、DeepSeek APIに関する詳細情報を提供して、そのモデルと機能を比較することができます。これは、混乱を明らかにするのに役立つ可能性があります。
Deepseek APIの概要
DeepSeek APIは、高度なAI機能をアプリケーションに統合するための強力なツールです。これは、ユーザーがこれらの機能をゼロから開発することを要求することなく、自然言語の理解、コンテンツ生成、およびマルチターンの会話サポートをサポートします[2]。 APIはOpenaiのSDKと互換性があるため、既存のプロジェクトに簡単に統合できます[5]。
Deepseekモデル：V3およびR1
DeepSeekには、DeepSeek-V3とDeepSeek-R1という2つの主要なモデルが提供されています。
-DeepSeek-V3は、一般的な会話とコンテンツ作成用に設計されています。それは自然な響きの相互作用に優れており、一般的な質問を書いたり答えるなどのタスクに最適です。 V3は、混合混合物(MOE)アーキテクチャを使用しています。これにより、迅速かつ効率的に応答できるようになります[4]。 R1に比べて予算に優しいもので、キャッシュ入力の場合は100万ドルあたり0.07ドル、出力で100万ドルあたり1.10ドルです[1]。
- 一方、DeepSeek-R1は、複雑な問題解決および推論タスクに合わせて調整されています。強力な補強学習パイプラインを使用し、1回のリクエストで最大128,000トークンを処理できるため、コードレビューやマルチステップの問題解決などのタスクに適しています[3] [6]。 R1はより高価で、新しい入力の場合は100万ドルあたり0.55ドル、出力では100トークンあたり2.19ドルです[1]。
deepseekの重要な機能
- エクスパーの混合アーキテクチャ：両方のモデルはこのアーキテクチャを使用しますが、R1はそれを拡張し、特定のクエリに必要なサブネットワークのみをアクティブにします[3]。
- 強化学習：R1は、継続的な反復とフィードバックを通じて学習推論のための強力なRLパイプラインを備えています[3]。
- 長いコンテキストウィンドウ：DeepSeekモデル、特にR1は、広範なコンテキストを処理でき、複雑なタスクに適しています[6]。
- オープンソースモデル：DeepSeek-V3は完全にオープンソースであり、透明性とコミュニティへの関与を高めることができます[9]。
##統合と使用
DeepSeek APIを使用するには、開発者はAPIキーにサインアップし、PythonにOpenai SDKなどの互換性のあるライブラリを使用する必要があります[2]。 APIは柔軟なベースURL構成をサポートします。これは、https：// api.deepseek.com`または `https：// api.deepseek.com/v1`に設定できます[5]。
要約すると、DeepSeek APIは、さまざまなユースケースの強力なモデルを提供し、V3は一般的な会話に焦点を当て、R1は複雑な推論タスクに焦点を当てています。提供された検索結果には、「Deeperseek」に関する情報はありません。
引用：
[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/everything-about-deepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-deepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about- this-llm-in-one-and-and-new-and-and-new-abut
[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