Qu’est-ce que DeepSeek-Chat ?
DeepSeek-Chat désigne les déploiements orientés chat de DeepSeek, construits sur la série DeepSeek V3 (les plus récents étant DeepSeek-V3.2 et la variante plus performante DeepSeek-V3.2-Speciale). Ces modèles sont des LLM « reasoning-first » optimisés pour le raisonnement sur longs contextes, l’utilisation d’outils (workflows agentiques), ainsi que les tâches de code et de mathématiques.
Principales fonctionnalités et points saillants architecturaux
- Conception axée sur le raisonnement et inférence hybride : DeepSeek met l’accent sur un double mode « think / non-think » afin que les mêmes poids puissent se comporter comme un générateur rapide ou comme un agent délibératif qui compose en interne des plans en plusieurs étapes avant d’appeler des outils (leur marketing appelle cela « thinking in tool-use »). Ceci est intégré aux données d’entraînement et à l’UX produit.
- Contexte long et attention clairsemée : DeepSeek met en œuvre une variante d’attention clairsemée/efficiente (commercialisée sous le nom DeepSeek Sparse Attention / NSA) visant à rendre pratiques des fenêtres de plus de 100k tokens et moins coûteuses à exécuter que l’attention dense à longueur égale. C’est au cœur de leur promesse de prise en charge de très grands documents/historiques d’agents.
Performances sur benchmarks (sélection de métriques reproductibles)
Ci-dessous figurent des chiffres représentatifs tirés des tableaux de benchmarks publics DeepSeek V3 (Hugging Face / résultats du fournisseur). Lors de la citation de benchmarks, notez que les pages du fournisseur contrôlent généralement les paramètres d’évaluation (température, invites, limites de longueur de sortie) et évaluent de nombreuses métriques ; les chiffres ci-dessous sont des points saillants représentatifs plutôt qu’un tableau exhaustif.
- Mathématiques :
- MATH-500 (EM) : ~90.2% (rapporté pour DeepSeek-V3).
- GSM8K : ~89.3% (précision 8-shot en mathématiques reportée dans les tableaux du fournisseur).
- Code : Code HumanEval (Pass@1) : les tableaux du fournisseur indiquent 65.2% (0-shot) dans une table d’évaluation, et des taux plus élevés dans des contextes de chat/génération de code intégrés (différentes variantes d’évaluation donnent des Pass@1 allant jusqu’au bas des 80 lorsqu’on utilise des configurations de chat/code spécialisées). (Voir les pages de benchmarks du fournisseur pour la variante exacte d’évaluation.)
- Raisonnement général et benchmarks : MMLU / BBH / AGIEval : DeepSeek V3 se classe parmi les meilleurs modèles à poids ouverts et serait compétitif avec, ou proche des modèles fermés de pointe sur certains benchmarks de raisonnement et de résolution de problèmes dans les tableaux du fournisseur. Les documents du fournisseur soulignent de fortes performances en mathématiques et en code.
Comment accéder à l’API deepseek-chat
Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous enregistrer. Connectez-vous à votre console CometAPI. Obtenez la clé API d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section API token du centre personnel, obtenez la clé du jeton : sk-xxxxx et soumettez.
Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API deepseek-chat
Sélectionnez l’endpoint “deepseek-chat\ \” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode de requête et le corps de la requête sont fournis dans la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle issue de votre compte. l’URL de base est Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Insérez votre question ou demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.