DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 API (deepseek-r1-0528) er en kraftfuld programmeringsgrænseflade, der giver adgang til dybdegående søge- og dataminingteknologier, hvilket muliggør udvinding af værdifuld information fra store datasæt. Seneste modeller er deepseek-r1-0528 (Pr. maj 2025).

deepseek-r1-0528

Fra maj 2025 er den seneste version af Deepseek r1 API deepseek-r1-0528Brugere kan kalde cometAPI.

Opdater højdepunkter

• Massiv parameterskalaR1-0528 udnytter nu cirka 671 milliarder parametre – en beskeden stigning i forhold til den oprindelige R1 – hvilket muliggør mere nuanceret mønstergenkendelse og dybere kontekstsporing.
• Smartere ræsonnementInterne evalueringer viser målbare gevinster på logikintensive benchmarks med mere sammenhængende flertrinsinferens på tværs af komplekse forespørgsler.
• Forbedret kodegenereringNøjagtigheden af ​​kodefuldførelse er forbedret, hvilket reducerer syntaksfejl og producerer flere idiomatiske konstruktioner i sprog som Python og JavaScript.
• Større pålidelighedSvarkonsistens og fejlrater er blevet optimeret med færre timeouts og færre tilfælde af hallucinationer på faktuelle opgaver.

Se også DeepSeek afslører DeepSeek R1-0528-opdateringen til sin open source-ræsonnementsmodel

Grundlæggende oplysninger om DeepSeek

DeepSeek er en deep learning-model, der er specielt designet til big data-behandling og -analyse, med fokus på optimering af opgaver såsom informationssøgning, naturlig sprogbehandling og data mining. Udviklet af et team af AI-eksperter fra førende universiteter og virksomheder globalt, integrerer det avancerede teknikker og avancerede forskningsresultater.

Teknisk beskrivelse og nøglefunktioner i DeepSeek

Modellen anvender dybe neurale netværk (DNN), der efterligner de neurale forbindelser i den menneskelige hjerne, hvilket muliggør effektiv behandling og analyse af store datasæt. Den inkorporerer en flerlags perceptron (MLP) struktur, samtidig med at den integrerer funktioner fra konvolutionelle neurale netværk (CNN) og langtidshukommelsesnetværk (LSTM), hvilket gør den yderst effektiv til håndtering af billeder, tekst og sekventielle data.

Nøglefunktioner i DeepSeek inkluderer:

1. Multimodal databehandling: Denne funktion er i stand til effektivt at behandle forskellige datatyper, herunder tekst, billeder og lyd, og udvider anvendeligheden på tværs af forskellige domæner, såsom at kombinere tekstanalyse og billedgenkendelse til omfattende vurderinger.
2. Adaptiv opmærksomhedsmekanisme: En adaptiv opmærksomhedsmekanisme understreger intelligent vigtige dataegenskaber, hvilket øger nøjagtigheden i opgaver som naturlig sprogbehandling og sentimentanalyse markant.
3. Skalerbar modulær arkitektur: Med et modulært design giver det brugerne mulighed for at tilpasse og optimere efter specifikke behov, ved at kombinere forskellige netværkslag og aktiveringsfunktioner til en skræddersyet konfiguration.
4. Dataopdatering og læring i realtid: Understøtter datastrømsbehandling i realtid og online læring og opdaterer løbende beslutningstagningsevner i dynamiske miljøer.
5. Forbedret træningseffektivitet: Ved at bruge avancerede optimeringsalgoritmer som Adam optimizer i storskala distribueret computing forkortes træningstiden, samtidig med at høj præcision bevares.
6. Robust fejltolerance: Selv når der håndteres ufuldstændige eller støjende data, opretholdes en stærk ydeevne. Robuste tabsfunktioner og regulariseringsteknikker sikrer tilpasningsevne under suboptimale forhold.

Gennem teknikker som adaptive justeringer af indlæringshastigheden og regularisering forhindres overtilpasning, og generaliseringen forbedres. Inkludering af de nyeste opmærksomhedsmekanismer muliggør effektiv indsamling af nøgledatafunktioner, hvilket forbedrer opgavenøjagtigheden og effektiviteten.

Tekniske detaljer

1. Model arkitektur: Modellen har flerlags neurale netværk med integrerede CNN- og LSTM-moduler og håndterer multidimensionelle datainput. Den bruger aktiveringsfunktioner som ReLU (Rectified Linear Unit) og tanh (hyperbolisk tangent) til at lære ikke-lineære funktioner.
2. Træningsalgoritme: Ved at anvende Adam-optimeringsalgoritmen, en førende adaptiv gradientnedstigningsmetode, opdateres parametre effektivt til konvergens i komplekse opgaver gennem funktionen krydsentropitab.
3. Datainput: Understøtter forskellige inputformater, herunder tekst, billeder og tidsseriedata, bruges forbehandling til at standardisere, normalisere og udtrække inputdatafunktioner, hvilket forbedrer træningseffektiviteten.
4. Modelvurdering: Den er blevet grundigt evalueret på flere opgaver og udmærker sig i målinger som klassificeringsnøjagtighed, genkaldelse og F1-score, og har konsekvent overgået almindelige modeller i tekstklassificering, billedgenkendelse og sekvensforudsigelsesopgaver.

Tekniske indikatorer

1. Tekstklassificering: Opnår nøjagtighed og F1-score over 95%.
2. Billedgenkendelse: Opnår over 98 % Top-1 nøjagtighed.
3. Sekvens forudsigelse: Viser over 30 % reduktion i gennemsnitlig absolut fejl og gennemsnitlig kvadratfejl sammenlignet med traditionelle modeller.

Sammenligning af DeepSeek med andre AI-modeller

konklusion:

Efterhånden som teknologien skrider frem, skiller DeepSeek sig ud som en avanceret dyb læringsmodel, der viser et betydeligt potentiale på tværs af forskellige felter. Dens enestående præstationsmålinger og vidtfavnende applikationer tjener som katalysatorer for innovation og udvikling inden for industrier. Ser vi fremad, med integrationen af ​​flere forskningsfremskridt, er DeepSeek klar til at udøve en endnu større indflydelse på tværs af forskellige domæner, hvilket driver yderligere fremskridt inden for AI-teknologi.

Sådan ringer du Deepseek R1 API fra CometAPI

deepseek-r1-0528 API-priser i CometAPI, 20 % rabat på den officielle pris:

• Input-tokens: $0.44 / M-tokens
• Output-tokens: $1.752 / M-tokens

Påkrævede trin

• Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, bedes du registrere dig først
• Få adgangslegitimations-API-nøglen til grænsefladen. Klik på "Tilføj token" ved API-tokenet i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og send.
• Hent url'en til dette websted: https://api.cometapi.com/

Brugsmetoder

1. Vælg "deepseek-r1-0528” endepunkt for at sende API-anmodningen og indstille anmodningsteksten. Forespørgselsmetoden og anmodningsteksten er hentet fra vores websteds API-dokument. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed.
2. Erstatte med din egentlige CometAPI-nøgle fra din konto.
3. Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i indholdsfeltet – det er det, modellen vil reagere på.
4. . Behandle API-svaret for at få det genererede svar.

For mere information om modeladgang i Comet API, se venligst API-dok eller prøv dem i AI Legeplads.

For modelprisoplysninger i Comet API, se venligst https://api.cometapi.com/pricing.