API di DeepSeek R1

API DeepSeek R1 (deepseek-r1-0528) è una potente interfaccia di programmazione che fornisce accesso a tecnologie di ricerca approfondita e data mining, consentendo l'estrazione di informazioni preziose da set di dati su larga scala. Gli ultimi modelli sono deepseek-r1-0528 (A partire da maggio 2025).

deepseek-r1-0528

A partire da maggio 2025, l'ultima versione dell'API Deepseek r1 è deepseek-r1-0528Gli utenti possono chiamare cometAPI.

Aggiorna i punti salienti

• Scala dei parametri massiccia:R1-0528 sfrutta ora circa 671 miliardi di parametri, un modesto aumento rispetto all'R1 originale, consentendo un riconoscimento di modelli più sfumato e un tracciamento del contesto più approfondito.
• Ragionamento più intelligente:Le valutazioni interne mostrano guadagni misurabili nei benchmark ad alta intensità logica, con inferenza multi-step più coerente nelle query complesse.
• Generazione di codice avanzata:La precisione nel completamento del codice è migliorata, riducendo gli errori di sintassi e producendo costrutti più idiomatici in linguaggi come Python e JavaScript.
• Maggiore affidabilità: La coerenza delle risposte e i tassi di fallimento sono stati ottimizzati, con meno timeout e minori casi di allucinazioni nei compiti fattuali.

Vedere anche DeepSeek presenta l'aggiornamento DeepSeek R1-0528 al suo modello di ragionamento open source

Informazioni di base su DeepSeek

DeepSeek è un modello di apprendimento profondo specificamente progettato per l'elaborazione e l'analisi di big data, con un focus sull'ottimizzazione di attività quali il recupero delle informazioni, l'elaborazione del linguaggio naturale e il data mining. Sviluppato da un team di esperti di intelligenza artificiale provenienti da università e aziende leader a livello mondiale, integra tecniche all'avanguardia e risultati di ricerca all'avanguardia.

Descrizione tecnica e caratteristiche principali di DeepSeek

Il modello utilizza reti neurali profonde (DNN) che imitano le connessioni neurali del cervello umano, consentendo un'elaborazione e un'analisi efficienti di grandi set di dati. Incorpora una struttura perceptron multistrato (MLP) integrando al contempo funzionalità di reti neurali convoluzionali (CNN) e reti di memoria a lungo e breve termine (LSTM), rendendolo altamente efficace nella gestione di immagini, testo e dati sequenziali.

Le caratteristiche principali di DeepSeek includono:

1. Elaborazione dati multimodale: In grado di elaborare in modo efficiente vari tipi di dati, tra cui testo, immagini e audio, questa capacità amplia l'usabilità in diversi domini, ad esempio combinando l'analisi del testo e il riconoscimento delle immagini per valutazioni complete.
2. Meccanismo di attenzione adattiva:Un meccanismo di attenzione adattiva enfatizza in modo intelligente gli attributi importanti dei dati, aumentando significativamente la precisione in attività come l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi dei sentimenti.
3. Architettura modulare scalabile: Grazie al design modulare, consente agli utenti di personalizzare e ottimizzare in base alle proprie esigenze specifiche, combinando vari livelli di rete e funzioni di attivazione per una configurazione su misura.
4. Aggiornamento e apprendimento dei dati in tempo reale: Supportando l'elaborazione di flussi di dati in tempo reale e l'apprendimento online, aggiorna costantemente le capacità decisionali in ambienti dinamici.
5. Maggiore efficienza della formazione: Utilizzando algoritmi di ottimizzazione avanzati come l'ottimizzatore Adam nell'elaborazione distribuita su larga scala, i tempi di formazione si riducono mantenendo un'elevata precisione.
6. Robusta tolleranza ai guasti: Anche quando si ha a che fare con dati incompleti o rumorosi, vengono mantenute prestazioni elevate. Funzioni di perdita robuste e tecniche di regolarizzazione assicurano adattabilità in condizioni subottimali.

Attraverso tecniche come aggiustamenti del tasso di apprendimento adattivo e regolarizzazione, si previene l'overfitting e si migliora la generalizzazione. L'inclusione dei più recenti meccanismi di attenzione consente un'acquisizione efficace delle caratteristiche dei dati chiave, migliorando l'accuratezza e l'efficienza delle attività.

Dettagli tecnici

1. Architettura di modello: Dotato di reti neurali multistrato con moduli CNN e LSTM integrati, il modello gestisce input di dati multidimensionali. Utilizza funzioni di attivazione come ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh (hyperbolic tangent) per l'apprendimento di caratteristiche non lineari.
2. Algoritmo di formazione:Utilizzando l'algoritmo di ottimizzazione Adam, un metodo leader nella discesa del gradiente adattivo, i parametri vengono aggiornati in modo efficiente per la convergenza in attività complesse attraverso la funzione di perdita di entropia incrociata.
3. Inserimento dati: Supportando diversi formati di input, tra cui testo, immagini e dati di serie temporali, la pre-elaborazione viene utilizzata per standardizzare, normalizzare ed estrarre le caratteristiche dei dati di input, migliorando l'efficienza dell'addestramento.
4. Valutazione del modello:È stato rigorosamente valutato su molteplici attività, eccellendo in parametri quali accuratezza della classificazione, richiamo e punteggio F1, superando costantemente i modelli tradizionali nelle attività di classificazione del testo, riconoscimento delle immagini e previsione delle sequenze.

Indicatori tecnici

1. Classificazione del testo: Raggiunge una precisione e punteggi F1 superiori al 95%.
2. Riconoscimento dell'immagine: Raggiunge una precisione Top-98 superiore al 1%.
3. Previsione della sequenza: Mostra una riduzione di oltre il 30% nell'errore assoluto medio e nell'errore quadratico medio rispetto ai modelli tradizionali.

Confronto di DeepSeek con altri modelli di intelligenza artificiale

Conclusione:

Con il progredire della tecnologia, DeepSeek si distingue come un modello avanzato di apprendimento profondo che mostra un potenziale sostanziale in diversi campi. Le sue eccezionali metriche di prestazioni e le applicazioni ad ampio raggio fungono da catalizzatori per l'innovazione e lo sviluppo all'interno dei settori. Guardando al futuro, con l'integrazione di ulteriori progressi della ricerca, DeepSeek è pronto a esercitare un'influenza ancora maggiore in vari domini, guidando ulteriori progressi nella tecnologia AI.

Come chiamare Deepseek R1 API di CometAPI

deepseek-r1-0528 Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:

• Input token: $ 0.44 / M token
• Token di output: $ 1.752 / M token

Passi richiesti

• Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, registrati prima
• Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
• Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

Metodi di utilizzo

1. Selezionare l'opzione "deepseek-r1-0528"endpoint" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità.
2. Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
4. Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.

Per ulteriori informazioni sull'accesso al modello in Comet API, vedere Documento API o provali nel Parco giochi AI.

Per informazioni sul prezzo del modello in Comet API, vedere https://api.cometapi.com/pricing.