Похоже, что в запросе может быть недоразумение, так как «Глубокий» не упоминается в предоставленных результатах поиска. Тем не менее, я могу предоставить подробную информацию об API DeepSeek, сравнивая его модели и функции, что может помочь прояснить любую путаницу.
Обзор DeepSeek API
DeepSeek API является мощным инструментом для интеграции расширенных возможностей ИИ в приложения. Он поддерживает понимание естественного языка, генерацию контента и разговорную поддержку с многофункциональной поддержкой, не требуя, чтобы пользователи разрабатывали эти возможности с нуля [2]. API совместим с SDK Openai, что позволяет легко интегрироваться в существующие проекты [5].
DeepSeek Models: V3 и R1
DeepSeek предлагает две основные модели: DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1.
- DeepSeek-V3 предназначен для общих разговоров и создания контента. Он превосходит естественные взаимодействия и идеально подходит для таких задач, как написание и ответы на общие вопросы. V3 использует архитектуру смеси экспертов (MOE), которая позволяет ей реагировать быстро и эффективно [4]. Он более благоприятный для бюджета по сравнению с R1, с затратами на 0,07 долл. США за миллион токенов на кэшированный вход и 1,10 долл. США на токены на производство [1].
-Deepseek-R1, с другой стороны, адаптирован для сложных задач решения проблем и рассуждений. Он использует мощный трубопровод обучения и может обрабатывать до 128 000 жетонов в одном запросе, что делает его подходящим для таких задач, как обзоры кода и многоэтапное решение проблем [3] [6]. R1 стоит дороже: затраты на 0,55 долл. США на токены на новый вклад и 2,19 долл. США на токены на миллион для производства [1].
Ключевые особенности DeepSeek
-Архитектура смеси экспертов: обе модели используют эту архитектуру, но R1 расширяется на ней, активируя только необходимые подсеги для конкретных запросов [3].
- Увеличение подкрепления: R1 имеет сильный RL -конвейер для учебных рассуждений посредством непрерывной итерации и обратной связи [3].
- Длинное окно контекста: модели DeepSeek, особенно R1, могут обрабатывать обширный контекст, что делает их подходящими для сложных задач [6].
-Модели с открытым исходным кодом: DeepSeek-V3 полностью открыт, что позволяет обеспечить большую прозрачность и участие сообщества [9].
Интеграция и использование
Чтобы использовать API DeepSeek, разработчики должны подписаться на ключ API и использовать совместимые библиотеки, такие как SDK OpenAI для Python [2]. API поддерживает гибкие базовые конфигурации URL, которые можно установить на `https: // api.deepseek.com` или` https: // api.deepseek.com/v1` для совместимости с OpenAI [5].
Таким образом, API DeepSeek предлагает мощные модели для различных вариантов использования, причем V3 сосредоточен на общих разговорах и R1 на сложных задачах. В предоставленных результатах поиска нет информации о «Глубоком».
Цитаты:
[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-fire-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explaind-everything-you-need-to
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226