Wygląda na to, że w zapytaniu może być nieporozumienie, ponieważ „Deeperseek” nie jest wspomniane w dostarczonych wynikach wyszukiwania. Mogę jednak podać szczegółowe informacje na temat interfejsu API DeepSeek, porównując jego modele i funkcje, które mogą pomóc wyjaśnić wszelkie zamieszanie.
Przegląd API DeepSeek
API Deepseek to potężne narzędzie do integracji zaawansowanych możliwości AI z aplikacjami. Wspiera zrozumienie języka naturalnego, wytwarzanie treści i wielo skierowane wsparcie konwersacyjne, nie wymagając od użytkowników opracowywania tych możliwości od zera [2]. API jest kompatybilny z SDK Openai, co ułatwia integrację z istniejącymi projektami [5].
Modele Deepseek: V3 i R1
Deepseek oferuje dwa podstawowe modele: Deepseek-V3 i Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 jest przeznaczony do ogólnych rozmów i tworzenia treści. Wyróżnia się w naturalnie brzmiących interakcjach i jest idealny do zadań, takich jak pisanie i odpowiadanie na ogólne pytania. V3 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która umożliwia jej szybkie i wydajne reagowanie [4]. Jest bardziej przyjazny dla budżetu w porównaniu z R1, a koszty 0,07 USD za milion tokenów za wkład buforowany i 1,10 USD za milion tokenów dla produkcji [1].
-Z drugiej strony Deepseek-R1 jest dostosowany do złożonych zadań rozwiązywania problemów i rozumowania. Wykorzystuje potężny rurociąg do uczenia się wzmocnienia i może obsłużyć do 128 000 tokenów w jednym żądaniu, dzięki czemu nadaje się do zadań takich jak recenzje kodu i wieloetapowe rozwiązywanie problemów [3] [6]. R1 jest droższy, z kosztami 0,55 USD za milion tokenów dla nowego wkładu i 2,19 USD za milion tokenów dla produkcji [1].
Kluczowe funkcje Deepseek
-Architektura mieszanki ekspertów: Oba modele wykorzystują tę architekturę, ale R1 się na nią rozszerza, aktywując tylko niezbędne pod-sieci dla określonych zapytań [3].
- Uczenie się wzmocnienia: R1 ma silny rurociąg RL do nauki rozumowania poprzez ciągłą iterację i informacje zwrotne [3].
- Długie okno kontekstowe: Modele DeepSeek, zwłaszcza R1, mogą obsługiwać obszerne konteksty, dzięki czemu są odpowiednie do złożonych zadań [6].
-Modele open source: Deepseek-V3 jest w pełni open source, umożliwiając większą przejrzystość i zaangażowanie społeczności [9].
Integracja i użycie
Aby korzystać z API DeepSeek, programiści muszą zarejestrować się w kluczu API i użyć kompatybilnych bibliotek, takich jak Openai SDK dla Pythona [2]. API obsługuje elastyczne konfiguracje adresów URL bazowych, które można ustawić na `https: // api.deepseek.com` lub` https: // api.deepseek.com/v1` w celu kompatybilności z openai [5].
Podsumowując, API Deepseek oferuje potężne modele dla różnych przypadków użycia, z V3 koncentrując się na ogólnych rozmowach i R1 na złożonych zadaniach rozumowania. W dostarczonych wynikach wyszukiwania nie ma dostępnych informacji na temat „Deeperseek”.
Cytaty:
[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/everinging-about-deepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-deepseek-reprepre-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everhing-you-need-to-now
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226