Det verkar som om det kan finnas ett missförstånd i frågan, eftersom "Deeperseek" inte nämns i de medföljande sökresultaten. Jag kan emellertid tillhandahålla detaljerad information om Deepseek API, jämföra dess modeller och funktioner, vilket kan hjälpa till att klargöra all förvirring.
Översikt över Deepseek API
Deepseek API är ett kraftfullt verktyg för att integrera avancerade AI -funktioner i applikationer. Det stöder naturlig språkförståelse, innehållsgenerering och konversationsstöd med flera svängar utan att kräva att användare utvecklar dessa funktioner från början [2]. API: erna är kompatibelt med OpenAI: s SDK, vilket gör det enkelt att integrera i befintliga projekt [5].
Deepseek -modeller: V3 och R1
Deepseek erbjuder två primära modeller: Deepseek-V3 och Deepseek-R1.
- Deepseek-V3 är utformad för allmänna samtal och skapande av innehåll. Det utmärker sig i naturliga klingande interaktioner och är idealisk för uppgifter som att skriva och svara på generiska frågor. V3 använder en blandning av experter (MOE) arkitektur, som gör att den kan svara snabbt och effektivt [4]. Det är mer budgetvänligt jämfört med R1, med kostnader på $ 0,07 per miljon tokens för cache-ingång och $ 1,10 per miljon tokens för produktion [1].
-Deepseek-R1 är å andra sidan skräddarsydd för komplexa problemlösning och resonemang. Den använder en kraftfull förstärkningslärande rörledning och kan hantera upp till 128 000 tokens i en enda begäran, vilket gör den lämplig för uppgifter som kodrecensioner och flerstegsproblemlösning [3] [6]. R1 är dyrare, med kostnader på $ 0,55 per miljon tokens för ny ingång och $ 2,19 per miljon tokens för produktion [1].
Nyckelfunktioner i Deepseek
-Mixtur-of-Experts Architecture: Båda modellerna använder denna arkitektur, men R1 expanderar på den och aktiverar endast nödvändiga undernätverk för specifika frågor [3].
- Armeringsinlärning: R1 har en stark RL -rörledning för att lära sig resonemang genom kontinuerlig iteration och feedback [3].
- Långt sammanhangsfönster: Deepseek -modellerna, särskilt R1, kan hantera omfattande sammanhang, vilket gör dem lämpliga för komplexa uppgifter [6].
-Modeller med öppen källkod: Deepseek-V3 är helt öppen källkod, vilket möjliggör större öppenhet och samhällsengagemang [9].
Integration och användning
För att använda Deepseek API måste utvecklarna registrera sig för en API -nyckel och använda kompatibla bibliotek som OpenAI SDK för Python [2]. API stöder flexibla bas -URL -konfigurationer, som kan ställas in på `https: // api.deepseek.com` eller` https: // api.deepseek.com/v1` för kompatibilitet med oenai [5].
Sammanfattningsvis erbjuder Deepseek API kraftfulla modeller för olika användningsfall, med V3 med fokus på allmänna samtal och R1 på komplexa resonemang. Det finns ingen information tillgänglig om "Deeperseek" i de medföljande sökresultaten.
Citeringar:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-integrations-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-fri-api/
]
]
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226