Parece que podría haber un malentendido en la consulta, ya que "Deeperseek" no se menciona en los resultados de búsqueda proporcionados. Sin embargo, puedo proporcionar información detallada sobre la API Deepseek, comparando sus modelos y características, lo que podría ayudar a aclarar cualquier confusión.
Descripción general de Deepseek API
Deepseek API es una herramienta poderosa para integrar las capacidades de IA avanzadas en las aplicaciones. Apoya la comprensión del lenguaje natural, la generación de contenido y el soporte de conversación múltiple de giro sin requerir que los usuarios desarrollen estas capacidades desde cero [2]. La API es compatible con el SDK de Openai, lo que facilita la integración en los proyectos existentes [5].
Modelos Deepseek: V3 y R1
Deepseek ofrece dos modelos primarios: Deepseek-V3 y Deepseek-R1.
- Deepseek-v3 está diseñado para conversaciones generales y creación de contenido. Se destaca en interacciones de sonido natural y es ideal para tareas como escribir y responder preguntas genéricas. V3 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MOE), que le permite responder de manera rápida y eficiente [4]. Es más económico en comparación con R1, con costos de $ 0.07 por millón de tokens para entrada en caché y $ 1.10 por millón de tokens para la producción [1].
-Deepseek-R1, por otro lado, está diseñado para tareas complejas de resolución de problemas y razonamiento. Utiliza una poderosa tubería de aprendizaje de refuerzo y puede manejar hasta 128,000 tokens en una sola solicitud, por lo que es adecuada para tareas como revisiones de código y resolución de problemas de múltiples pasos [3] [6]. R1 es más costoso, con costos de $ 0.55 por millón de tokens para nuevos aportes y $ 2.19 por millón de tokens para la producción [1].
Características clave de Deepseek
-Arquitectura de mezcla de expertos: ambos modelos usan esta arquitectura, pero R1 se expande en ella, activando solo las sub-redes necesarias para consultas específicas [3].
- Aprendizaje de refuerzo: R1 presenta una sólida canalización RL para el razonamiento de aprendizaje a través de la iteración y retroalimentación continua [3].
- Ventana de contexto largo: los modelos Deepseek, especialmente R1, pueden manejar contextos extensos, haciéndolos adecuados para tareas complejas [6].
-Modelos de código abierto: Deepseek-V3 es completamente de código abierto, lo que permite una mayor transparencia y participación de la comunidad [9].
Integración y uso
Para usar la API Deepseek, los desarrolladores deben registrarse en una clave API y usar bibliotecas compatibles como Operai SDK para Python [2]. La API admite configuraciones de URL base flexibles, que se pueden establecer en `https: // api.deepseek.com` o` https: // api.deepseek.com/v1` para la compatibilidad con OpenAI [5].
En resumen, la API de Deepseek ofrece modelos poderosos para diferentes casos de uso, con V3 centrado en conversaciones generales y R1 en tareas de razonamiento complejas. No hay información disponible sobre "Deeperseek" en los resultados de búsqueda proporcionados.
Citas:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-ingration-guide/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-upout-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-upout-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explaned-everything-you-need-to- know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226