API DeepSeek R1

API DeepSeek R1 (deepseek-r1-0528) adalah antarmuka pemrograman yang kuat yang menyediakan akses ke teknologi pencarian mendalam dan penambangan data, memungkinkan ekstraksi informasi berharga dari kumpulan data skala besar.Model Terbaru adalah deepseek-r1-0528 (Per Mei 2025).

deepseek-r1-0528

Pada Mei 2025, versi terbaru API Deepseek r1 adalah deepseek-r1-0528Pengguna dapat memanggil cometAPI.

Perbarui Sorotan

• Skala Parameter Besar-besaran: R1-0528 sekarang memanfaatkan sekitar 671 miliar parameter—peningkatan sederhana dibandingkan R1 asli—yang memungkinkan pengenalan pola yang lebih bernuansa dan pelacakan konteks yang lebih dalam.
• Berpikir Lebih Cerdas: Evaluasi internal menunjukkan peningkatan yang terukur pada tolok ukur yang membutuhkan logika intensif, dengan inferensi multi-langkah yang lebih koheren di seluruh kueri yang kompleks.
• Pembuatan Kode yang Ditingkatkan: Keakuratan pelengkapan kode telah meningkat, mengurangi kesalahan sintaksis dan menghasilkan konstruksi yang lebih idiomatis dalam bahasa seperti Python dan JavaScript.
• Keandalan yang Lebih Besar: Konsistensi respons dan tingkat kegagalan telah dioptimalkan, dengan lebih sedikit waktu istirahat dan lebih sedikit kejadian halusinasi pada tugas faktual.

Lihat Juga DeepSeek Meluncurkan Pembaruan DeepSeek R1-0528 untuk Model Penalaran Open-Source-nya

Informasi Dasar tentang DeepSeek

DeepSeek adalah model pembelajaran mendalam yang dirancang khusus untuk pemrosesan dan analisis big data, dengan fokus pada pengoptimalan tugas-tugas seperti pengambilan informasi, pemrosesan bahasa alami, dan penggalian data. Dikembangkan oleh tim pakar AI dari universitas dan perusahaan terkemuka di seluruh dunia, model ini memadukan teknik-teknik mutakhir dan temuan-temuan penelitian mutakhir.

Deskripsi Teknis dan Fitur Utama DeepSeek

Model ini menggunakan jaringan saraf dalam (DNN) yang meniru koneksi saraf otak manusia, sehingga memungkinkan pemrosesan dan analisis dataset besar secara efisien. Model ini menggabungkan struktur multilayer perceptron (MLP) sekaligus mengintegrasikan fitur dari jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan memori jangka panjang dan pendek (LSTM), sehingga sangat efektif dalam menangani gambar, teks, dan data sekuensial.

Fitur utama DeepSeek meliputi:

1. Pemrosesan Data Multimoda: Mampu memproses berbagai jenis data secara efisien, termasuk teks, gambar, dan audio, kemampuan ini memperluas kegunaan di berbagai domain, seperti menggabungkan analisis teks dan pengenalan gambar untuk penilaian yang komprehensif.
2. Mekanisme Perhatian Adaptif: Mekanisme perhatian adaptif secara cerdas menekankan atribut data penting, secara signifikan meningkatkan akurasi dalam tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen.
3. Arsitektur Modular yang Dapat Diskalakan: Dengan desain modular, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan dan mengoptimalkan sesuai kebutuhan spesifik, menggabungkan berbagai lapisan jaringan dan fungsi aktivasi untuk konfigurasi yang disesuaikan.
4. Pembaruan dan Pembelajaran Data Real-time: Mendukung pemrosesan aliran data waktu nyata dan pembelajaran daring, terus memperbarui kemampuan pengambilan keputusan dalam lingkungan yang dinamis.
5. Peningkatan Efisiensi Pelatihan: Memanfaatkan algoritma pengoptimalan canggih seperti pengoptimal Adam dalam komputasi terdistribusi skala besar, waktu pelatihan dipersingkat sambil mempertahankan presisi tinggi.
6. Toleransi Kesalahan yang Kuat: Bahkan saat menangani data yang tidak lengkap atau berisik, kinerja yang kuat tetap dipertahankan. Fungsi kerugian yang kuat dan teknik regularisasi memastikan kemampuan beradaptasi dalam kondisi yang kurang optimal.

Melalui teknik seperti penyesuaian kecepatan belajar adaptif dan regularisasi, overfitting dapat dicegah, dan generalisasi ditingkatkan. Penyertaan mekanisme perhatian terkini memungkinkan penangkapan fitur data utama secara efektif, meningkatkan akurasi dan efisiensi tugas.

Rincian Teknis

1. Arsitektur Model: Dilengkapi jaringan saraf multilapis dengan modul CNN dan LSTM terintegrasi, model ini menangani input data multidimensi. Model ini menggunakan fungsi aktivasi seperti ReLU (Rectified Linear Unit) dan tanh (hyperbolic tangent) untuk mempelajari fitur nonlinier.
2. Algoritma Pelatihan: Dengan menggunakan algoritma optimasi Adam, metode penurunan gradien adaptif terkemuka, parameter diperbarui secara efisien untuk konvergensi dalam tugas-tugas kompleks melalui fungsi kerugian entropi silang.
3. Input Data: Mendukung beragam format masukan, termasuk teks, gambar, dan data deret waktu, praproses digunakan untuk menstandardisasi, menormalkan, dan mengekstrak fitur data masukan, sehingga meningkatkan efisiensi pelatihan.
4. Evaluasi Model: Telah dievaluasi secara ketat pada berbagai tugas, unggul dalam metrik seperti akurasi klasifikasi, penarikan kembali, dan skor F1, secara konsisten mengungguli model arus utama dalam klasifikasi teks, pengenalan gambar, dan tugas prediksi urutan.

Indikator teknis

1. Klasifikasi Teks: Mencapai akurasi dan skor F1 di atas 95%.
2. Pengenalan Gambar: Mencapai akurasi Top-98 lebih dari 1%.
3. Prediksi Urutan: Menunjukkan pengurangan lebih dari 30% dalam kesalahan absolut rata-rata dan kesalahan kuadrat rata-rata dibandingkan dengan model tradisional.

Perbandingan DeepSeek dengan Model AI Lainnya

Kesimpulan:

Seiring kemajuan teknologi, DeepSeek menonjol sebagai model pembelajaran mendalam yang canggih yang menunjukkan potensi substansial di berbagai bidang. Metrik kinerja yang luar biasa dan aplikasinya yang luas berfungsi sebagai katalisator untuk inovasi dan pengembangan dalam berbagai industri. Ke depannya, dengan integrasi lebih banyak kemajuan penelitian, DeepSeek siap memberikan pengaruh yang lebih besar di berbagai domain, mendorong kemajuan lebih lanjut dalam teknologi AI.

Bagaimana cara menelepon Deepseek R1 API dari CometAPI

deepseek-r1-0528 Harga API di CometAPI, diskon 20% dari harga resmi:

• Token Masukan: $0.44 / Jt token
• Token Keluaran: $1.752 / M token

Langkah-langkah yang Diperlukan

• Masuk ke cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu
• Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.
• Dapatkan url situs ini: https://api.cometapi.com/

Metode Penggunaan

1. Pilih "deepseek-r1-0528” untuk mengirim permintaan API dan mengatur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan pengujian Apifox demi kenyamanan Anda.
2. Mengganti dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda.
3. Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—inilah yang akan ditanggapi oleh model.
4. Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Untuk informasi akses model lebih lanjut di Comet API silakan lihat Dokumen API atau atau mencobanya di Taman Bermain AI.

Untuk informasi Harga Model di Comet API silakan lihat https://api.cometapi.com/pricing.