Úgy tűnik, hogy félreértés lehet a lekérdezésben, mivel a "Deepsteek" -et nem említik a megadott keresési eredmények. Ugyanakkor részletes információkat tudok nyújtani a DeepSeek API -ról, összehasonlítva annak modelljeit és jellemzőit, amelyek segíthetnek minden zavar tisztázásában.
A DeepSeek API áttekintése
A DeepSeek API egy hatékony eszköz a fejlett AI képességek alkalmazásokba történő integrálására. Támogatja a természetes nyelv megértését, a tartalomgenerálást és a több fordulóbeli beszélgetési támogatást anélkül, hogy a felhasználók számára megköveteli ezeket a képességeket a semmiből [2]. Az API kompatibilis az Openai SDK -jával, megkönnyítve a meglévő projektekbe történő integrációját [5].
MEGALMAZÁSI MÓDÓK: V3 és R1
A DeepSeek két elsődleges modellt kínál: a DeepSeek-V3 és a DeepSeek-R1.
- A DeepSeek-V3 az általános beszélgetések és a tartalom létrehozásához készült. Kitűnő a természetes hangzású interakciókban, és ideális olyan feladatokhoz, mint például az általános kérdések írása és megválaszolása. A V3 egy szakértők keverékének (MOE) architektúráját használja, amely lehetővé teszi, hogy gyorsan és hatékonyan reagáljon [4]. Költségvetés-barátabb az R1-hez viszonyítva, 0,07 USD / millió token költsége a gyorsítótárazott inputért és 1,10 millió dollár token a termelésnél [1].
-A DeepSeek-R1 viszont komplex problémamegoldó és érvelési feladatokhoz igazítva van. Erőteljes megerősítő tanulási csővezetéket használ, és egyetlen kérelemben akár 128 000 tokent is képes kezelni, így alkalmassá teszi azokat olyan feladatokra, mint a kód-áttekintések és a többlépcsős problémamegoldás [3] [6]. Az R1 drágább: 0,55 dollár / millió token költsége az új inputért és 2,19 dollár millió token a kibocsátáshoz [1].
A DeepSeek legfontosabb jellemzői
-A szakemberek keveréke architektúra: Mindkét modell ezt az architektúrát használja, de az R1 kibővül, csak a szükséges alhálózatok aktiválásával az egyes kérdésekhez [3].
- megerősítés tanulás: Az R1 erős RL csővezetékkel rendelkezik az érvelés tanulásához folyamatos iteráció és visszajelzés révén [3].
- Hosszú kontextusú ablak: A DeepSeek modellek, különösen az R1, képesek kezelni a kiterjedt kontextusokat, így alkalmassá teszik azokat összetett feladatokhoz [6].
-Nyílt forrású modellek: A DeepSeek-V3 teljesen nyílt forráskódú, lehetővé téve a nagyobb átláthatóságot és a közösség részvételét [9].
Integráció és felhasználás
A DeepSeek API használatához a fejlesztőknek regisztrálniuk kell egy API -kulcsot, és olyan kompatibilis könyvtárakat kell használniuk, mint az Openai SDK a Python számára [2]. Az API támogatja a rugalmas bázisos URL -konfigurációkat, amelyek beállíthatók: `https: // api.deepseek.com` vagy `https: // api.deepseek.com/v1` az Openai -val való kompatibilitás érdekében [5].
Összefoglalva: a DeepSeek API hatékony modelleket kínál különböző felhasználási esetekre, a V3 az általános beszélgetésekre és az R1 -re összpontosít a komplex érvelési feladatokra. A megadott keresési eredményekben nincs információ a "DeepSeek" -ről.
Idézetek:
[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-bout-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-everyththththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explain-everythththing-you-need-to-know
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226
