Che cos'è DeepSeek-Chat?
DeepSeek-Chat si riferisce alle distribuzioni orientate alla chat di DeepSeek basate sulla serie DeepSeek V3 (più recentemente DeepSeek-V3.2 e la variante a prestazioni superiori DeepSeek-V3.2-Speciale). Questi modelli sono LLM “reasoning-first” ottimizzati per il ragionamento su contesti lunghi, l’uso di strumenti (flussi di lavoro agentici), attività di codice e matematica.
Caratteristiche principali e punti salienti dell'architettura
- Progettazione incentrata sul ragionamento e inferenza ibrida: DeepSeek enfatizza una doppia modalità “think / non-think” così che gli stessi pesi possano comportarsi come un generatore veloce o come un agente deliberativo che internamente compone piani multi-step prima di chiamare strumenti (nel loro marketing lo definiscono “pensare nell’uso degli strumenti”). Questo è integrato nei dati di addestramento e nella UX del prodotto.
- Contesto lungo e attenzione sparsa: DeepSeek implementa una variante di attenzione sparsa/efficiente (commercializzata come DeepSeek Sparse Attention / NSA) pensata per rendere pratiche finestre di 100k+ token e più economiche da eseguire rispetto all’attenzione densa alla stessa lunghezza. Questo è centrale per la loro affermazione di supportare documenti molto grandi/storici degli agenti.
Prestazioni nei benchmark (metriche selezionate e riproducibili)
Di seguito sono riportati numeri rappresentativi tratti dalle tabelle di benchmark pubbliche di DeepSeek V3 (risultati Hugging Face / fornitore). Quando si citano i benchmark, si noti che le pagine del fornitore tipicamente controllano le impostazioni di valutazione (temperatura, impostazioni del prompt, limiti di lunghezza dell’output) e valutano molte metriche; i numeri sotto sono evidenze rappresentative piuttosto che una tabella esaustiva.
- Matematica:
- MATH-500 (EM): ~90.2% (riportato per DeepSeek-V3).
- GSM8K: ~89.3% (accuratezza matematica 8-shot riportata nelle tabelle del fornitore).
- Codice: HumanEval (Pass@1): le tabelle del fornitore mostrano 65.2% (0-shot) in una tabella di valutazione e tassi di superamento più elevati in contesti integrati di chat/generazione di codice (varianti di valutazione diverse producono valori Pass@1 fino ai bassi 80 quando si utilizzano configurazioni di chat/codice specializzate). (Vedi le pagine dei benchmark del fornitore per la variante di valutazione esatta.)
- Ragionamento generale e benchmark: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 si colloca ai vertici rispetto ad altri modelli a pesi aperti ed è indicato come competitivo o vicino ai modelli chiusi di frontiera su benchmark selezionati di ragionamento e problem solving nelle tabelle del fornitore. I materiali del fornitore evidenziano forti risultati nelle categorie matematica e codice.
Come accedere all'API deepseek-chat
Passaggio 1: registrati per ottenere la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella voce API token del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: inviare richieste all'API deepseek-chat
Seleziona l’endpoint “deepseek-chat\ \” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo della richiesta e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua effettiva chiave CometAPI dal tuo account. l’URL di base è Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.
Passaggio 3: recuperare e verificare i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.