Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hva er de viktigste forskjellene mellom Deepseek og den offisielle DeepSeek API


Hva er de viktigste forskjellene mellom Deepseek og den offisielle DeepSeek API


Det ser ut til at det kan være en misforståelse i spørringen, ettersom "Deepseek" ikke er nevnt i de medfølgende søkeresultatene. Imidlertid kan jeg gi detaljert informasjon om DeepSeek API, sammenligne modellene og funksjonene, noe som kan bidra til å avklare enhver forvirring.

Oversikt over DeepSeek API

DeepSeek API er et kraftig verktøy for å integrere avanserte AI -muligheter i applikasjoner. Det støtter naturlig språkforståelse, innholdsgenerering og samtalestøtte med flere svinger uten å kreve at brukere skal utvikle disse mulighetene fra bunnen av [2]. API er kompatibel med Openais SDK, noe som gjør det enkelt å integrere i eksisterende prosjekter [5].

DeepSeek -modeller: V3 og R1

DeepSeek tilbyr to primære modeller: DeepSeek-V3 og DeepSeek-R1.

- DeepSeek-V3 er designet for generelle samtaler og innholdsskaping. Det utmerker seg i naturlige klingende interaksjoner og er ideell for oppgaver som å skrive og svare på generiske spørsmål. V3 bruker en blanding-av-ekspert (MOE) arkitektur, som gjør det mulig å svare raskt og effektivt [4]. Det er mer budsjettvennlig sammenlignet med R1, med kostnader på $ 0,07 per million symboler for hurtigbufret inngang og $ 1,10 per million symboler for produksjon [1].

-DeepSeek-R1 er derimot skreddersydd for komplekse problemløsning og resonnerende oppgaver. Den bruker en kraftig forsterkningslæringslæring og kan håndtere opptil 128 000 symboler i en enkelt forespørsel, noe som gjør den egnet for oppgaver som kodevurderinger og flertrinns problemløsing [3] [6]. R1 er dyrere, med kostnader på $ 0,55 per million symboler for ny inngang og $ 2,19 per million symboler for produksjon [1].

Nøkkelfunksjoner i DeepSeek

-Ekseksperts arkitektur: Begge modellene bruker denne arkitekturen, men R1 utvides med den, og aktiverer bare nødvendige undernettverk for spesifikke spørsmål [3].
- Forsterkningslæring: R1 har en sterk RL -rørledning for å lære resonnement gjennom kontinuerlig iterasjon og tilbakemelding [3].
- Langt kontekstvindu: Deepseek -modeller, spesielt R1, kan håndtere omfattende kontekster, noe som gjør dem egnet for komplekse oppgaver [6].
-Open source-modeller: DeepSeek-V3 er helt åpen kildekode, noe som gir større åpenhet og samfunnsengasjement [9].

Integrering og bruk

For å bruke DeepSeek API, må utviklere registrere seg for en API -nøkkel og bruke kompatible biblioteker som Openai SDK for Python [2]. API støtter fleksible base -URL -konfigurasjoner, som kan settes til `https: // api.deepseek.com` eller` https: // api.deepseek.com/v1` for kompatibilitet med Openai [5].

Oppsummert tilbyr DeepSeek API kraftige modeller for forskjellige brukssaker, med V3 som fokuserer på generelle samtaler og R1 på komplekse resonneringsoppgaver. Det er ingen informasjon tilgjengelig om "Deepseek" i de medfølgende søkeresultatene.

Sitasjoner:
[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-depseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-et-get-eepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-sted
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everything-you-ned-to-vet
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226