¿Qué es DeepSeek-Chat?
DeepSeek-Chat se refiere a las implementaciones orientadas al chat de DeepSeek basadas en la serie DeepSeek V3 (más recientemente DeepSeek-V3.2 y la variante de mayor rendimiento DeepSeek-V3.2-Speciale). Estos modelos son LLM “reasoning-first” optimizados para razonamiento de largo contexto, uso de herramientas (agentic workflows), y tareas de código y matemáticas.
Características principales y aspectos destacados de la arquitectura
- Diseño centrado en el razonamiento e inferencia híbrida: DeepSeek enfatiza un modo dual “think / non-think” para que los mismos pesos puedan comportarse como un generador rápido o como un agente deliberativo que compone internamente planes de múltiples pasos antes de llamar a herramientas (su marketing lo denomina “thinking in tool-use”). Esto está integrado en los datos de entrenamiento y en la experiencia de producto.
- Contexto largo y atención dispersa: DeepSeek implementa una variante de atención dispersa/eficiente (comercializada como DeepSeek Sparse Attention / NSA) destinada a hacer prácticas ventanas de 100k+ tokens y más barata de ejecutar que la atención densa a la misma longitud. Esto es fundamental para su afirmación de admitir documentos/historiales de agente muy grandes.
Rendimiento en benchmarks (métricas seleccionadas y reproducibles)
A continuación se muestran cifras representativas extraídas de las tablas públicas de benchmarks de DeepSeek V3 (Hugging Face / resultados del proveedor). Al citar benchmarks, ten en cuenta que las páginas del proveedor suelen controlar la configuración de evaluación (temperatura, ajustes de prompt, límites de longitud de salida) y evalúan muchas métricas; las cifras siguientes son destacados representativos y no una tabla exhaustiva.
- Matemáticas:
- MATH-500 (EM): ~90.2% (informado para DeepSeek-V3).
- GSM8K: ~89.3% (precisión 8-shot en matemáticas informada en las tablas del proveedor).
- Código: Code HumanEval (Pass@1): las tablas del proveedor muestran 65.2% (0-shot) en una tabla de evaluación y tasas de aprobación más altas en configuraciones integradas de chat/generación de código (diferentes variantes de evaluación arrojan valores de Pass@1 de hasta los 80 bajos cuando se usan configuraciones especializadas de chat/código). (Consulta las páginas de benchmarks del proveedor para la variante exacta de evaluación.)
- Razonamiento general y benchmarks: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 se sitúa en posiciones altas frente a otros modelos de pesos abiertos y, según se informa, es competitivo con o se acerca a modelos cerrados de frontera en determinados benchmarks de razonamiento y resolución de problemas en las tablas del proveedor. Los materiales del proveedor destacan sólidos resultados en categorías de matemáticas y código.
Cómo acceder a la API de deepseek-chat
Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Accede a tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave de token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de deepseek-chat
Selecciona el endpoint “deepseek-chat\ \” para enviar la solicitud a la API y configura el cuerpo de la solicitud. El método de la solicitud y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona Apifox test para tu conveniencia. Sustituye <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. la URL base es Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.