Parece que pode haver um mal -entendido na consulta, pois o "profundeek" não é mencionado nos resultados de pesquisa fornecidos. No entanto, posso fornecer informações detalhadas sobre a API Deepseek, comparando seus modelos e recursos, o que pode ajudar a esclarecer qualquer confusão.
Visão geral da API Deepseek
A API Deepseek é uma ferramenta poderosa para integrar recursos avançados de IA em aplicativos. Ele suporta o entendimento da linguagem natural, a geração de conteúdo e o suporte de conversação com várias turnos sem exigir que os usuários desenvolvam esses recursos do zero [2]. A API é compatível com o SDK do OpenAI, facilitando a integração nos projetos existentes [5].
Modelos Deepseek: V3 e R1
O Deepseek oferece dois modelos principais: Deepseek-V3 e Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 foi projetado para conversas gerais e criação de conteúdo. Ele se destaca em interações com som natural e é ideal para tarefas como escrever e responder perguntas genéricas. A V3 usa uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), que permite responder de maneira rápida e eficiente [4]. É mais amigável em comparação com R1, com custos de US $ 0,07 por milhão de tokens para entrada em cache e US $ 1,10 por milhão de tokens para produção [1].
-Deepseek-R1, por outro lado, é adaptado para tarefas complexas de solução de problemas e raciocínio. Ele usa um poderoso pipeline de aprendizado de reforço e pode lidar com até 128.000 tokens em uma única solicitação, tornando-o adequado para tarefas como revisões de código e solução de problemas em várias etapas [3] [6]. O R1 é mais caro, com custos de US $ 0,55 por milhão de tokens para novas contribuições e US $ 2,19 por milhão de tokens para produção [1].
Principais recursos do Deepseek
-Arquitetura da mistura de especialistas: ambos os modelos usam essa arquitetura, mas o R1 se expande, ativando apenas as sub-redes necessárias para consultas específicas [3].
- Aprendizagem de reforço: R1 apresenta um forte pipeline RL para aprender o raciocínio por meio de iteração e feedback contínuos [3].
- Janela de contexto longo: os modelos Deepseek, especialmente R1, podem lidar com contextos extensos, tornando -os adequados para tarefas complexas [6].
-Modelos de código aberto: Deepseek-V3 é totalmente de código aberto, permitindo maior transparência e envolvimento da comunidade [9].
integração e uso
Para usar a API Deepseek, os desenvolvedores precisam se inscrever em uma chave da API e usar bibliotecas compatíveis como o OpenAI SDK para Python [2]. A API suporta configurações flexíveis de URL de URL, que podem ser definidas como `https: // api.deepseek.com` ou` https: // api.deepseek.com/v1` para compatibilidade com o OpenAI [5].
Em resumo, a API Deepseek oferece modelos poderosos para diferentes casos de uso, com o V3 focando em conversas gerais e R1 em tarefas complexas de raciocínio. Não há informações disponíveis no "AUFERSEK" nos resultados de pesquisa fornecidos.
Citações:
[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/everthing-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-now-about-tis-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-expline- everything-you-need-to-know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226