Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Які основні відмінності між Deepersek та офіційним API DeepSeek API


Які основні відмінності між Deepersek та офіційним API DeepSeek API


Здається, у запиті може бути непорозуміння, оскільки "Deeperseek" не згадується в наданих результатах пошуку. Однак я можу надати детальну інформацію про API DeepSeek, порівнюючи його моделі та функції, що може допомогти уточнити будь -яку плутанину.

Огляд DeepSeek API

DeepSeek API - це потужний інструмент для інтеграції вдосконалених можливостей AI у додатки. Він підтримує природне розуміння мови, генерацію контенту та багатопливу розмовної підтримки, не вимагаючи від користувачів розвивати ці можливості з нуля [2]. API сумісний з SDK OpenAI, що полегшує інтеграцію в існуючі проекти [5].

моделі Deepseek: V3 та R1

DeepSeek пропонує дві основні моделі: DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1.

- DeepSeek-V3 призначений для загальних розмов та створення контенту. Він досконалий у природних звуках взаємодії і ідеально підходить для таких завдань, як написання та відповіді на загальні запитання. V3 використовує архітектуру суміші-експертів (МО), що дозволяє їй швидко та ефективно реагувати [4]. Він більш зручний для бюджету порівняно з R1, з витратами 0,07 долара за мільйон жетонів на кешовані введення та 1,10 долара за мільйон жетонів для виробництва [1].

-DeepSeek-R1, з іншого боку, підібраний для складних завдань щодо вирішення проблем та міркувань. Він використовує потужний трубопровід для підсилення і може впоратися до 128 000 жетонів за одним запитом, що робить його придатним для таких завдань, як огляди коду та багатоетапне вирішення проблем [3] [6]. R1 дорожчий, з витратами 0,55 долара за мільйон жетонів на новий вхід та 2,19 долара за мільйон жетонів для виробництва [1].

Основні особливості DeepSeek

-Архітектура суміші-експертів: обидві моделі використовують цю архітектуру, але R1 розширюється на ній, активуючи лише необхідні підрозділи для конкретних запитів [3].
- Навчання підкріплення: R1 має сильний трубопровід RL для навчання міркування через постійну ітерації та зворотній зв'язок [3].
- Довге контекстне вікно: моделі DeepSeek, особливо R1, можуть обробляти широкі контексти, що робить їх придатними для складних завдань [6].
-Моделі з відкритим кодом: DeepSeek-V3 є повністю відкритим кодом, що забезпечує більшу прозорість та участь громади [9].

Інтеграція та використання

Щоб використовувати API DeepSeek, розробникам потрібно зареєструватися на ключ API та використовувати сумісні бібліотеки, такі як OpenAI SDK для Python [2]. API підтримує гнучкі конфігурації базових URL -адреси, які можна встановити на `https: // api.deepseek.com` або` https: // api.deepseek.com/v1` для сумісності з OpenAI [5].

Підсумовуючи, API DeepSeek пропонує потужні моделі для різних випадків використання, а V3 зосереджується на загальних розмовах та R1 на складних завданнях міркувань. У наданих результатах пошуку немає інформації.

Цитати:
[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-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everything-you-ney-to-know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226