Se pare că ar putea exista o neînțelegere a interogării, deoarece „Deeperseek” nu este menționată în rezultatele căutării furnizate. Cu toate acestea, pot oferi informații detaliate despre API -ul Deepseek, comparând modelele și caracteristicile sale, ceea ce ar putea ajuta la clarificarea oricărei confuzii.
Prezentare generală a API -ului Deepseek
Deepseek API este un instrument puternic pentru integrarea capacităților avansate de AI în aplicații. Susține înțelegerea limbajului natural, generarea de conținut și suportul de conversație cu mai multe rânduri, fără a solicita utilizatorilor să dezvolte aceste capacități de la zero [2]. API -ul este compatibil cu SDK -ul lui OpenAI, ceea ce face ușor integrarea în proiectele existente [5].
Modele Deepseek: V3 și R1
Deepseek oferă două modele primare: Deepseek-V3 și Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 este proiectat pentru conversații generale și crearea de conținut. Excelsează în interacțiuni cu sunet natural și este ideal pentru sarcini precum scrierea și răspunsul la întrebări generice. V3 folosește o arhitectură de amestec de experți (MOE), care îi permite să răspundă rapid și eficient [4]. Este mai favorabil bugetului în comparație cu R1, cu costuri de 0,07 dolari pe milion de jetoane pentru aportul în cache și 1,10 dolari pe milion de jetoane pentru producție [1].
-Deepseek-R1, pe de altă parte, este adaptat pentru sarcini complexe de rezolvare a problemelor și raționament. Utilizează o conductă puternică de învățare de consolidare și poate gestiona până la 128.000 de jetoane într-o singură solicitare, ceea ce o face potrivită pentru sarcini precum recenziile de cod și rezolvarea problemelor în mai multe etape [3] [6]. R1 este mai scump, cu costuri de 0,55 USD pe milion de jetoane pentru noi aporturi și 2,19 dolari pe milion de jetoane pentru producție [1].
Caracteristici cheie ale Deepseek
-Arhitectură de amestec de experți: ambele modele folosesc această arhitectură, dar R1 se extinde pe ea, activând doar sub-rețelele necesare pentru interogări specifice [3].
- Învățare de consolidare: R1 prezintă o conductă RL puternică pentru învățarea raționamentului prin iterație continuă și feedback [3].
- Fereastra de context lung: Modelele Deepseek, în special R1, pot gestiona contexte extinse, ceea ce le face potrivite pentru sarcini complexe [6].
-Modele open-source: Deepseek-V3 este complet open-source, permițând o mai mare transparență și o implicare a comunității [9].
Integrare și utilizare
Pentru a utiliza API -ul Deepseek, dezvoltatorii trebuie să se înscrie la o cheie API și să utilizeze biblioteci compatibile precum OpenAI SDK pentru Python [2]. API acceptă configurații URL de bază flexibile, care pot fi setate pe `https: // api.deepseek.com` sau` https: // api.deepseek.com/v1` pentru compatibilitate cu OpenAI [5].
În rezumat, API -ul Deepseek oferă modele puternice pentru diferite cazuri de utilizare, V3 concentrându -se pe conversații generale și R1 pe sarcini de raționament complexe. Nu există informații disponibile despre „Deeperseek” în rezultatele căutării furnizate.
Citări:
[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-get-deepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc
[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