ディープシークR1 API (deepseek-r1-0528）は、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出できる、ディープサーチとデータマイニング技術へのアクセスを提供する強力なプログラミングインターフェースです。最新のモデルは deepseek-r1-0528 （2025年XNUMX月現在）。
deepseek-r1-0528
2025年1月現在、Deepseek rXNUMX APIの最新バージョンは deepseek-r1-0528ユーザーは cometAPI を呼び出すことができます。
ハイライトの更新
- 大規模なパラメータスケールR1-0528 では現在、約 671 億のパラメータを活用しており、これは元の R1 からわずかに増加しており、より微妙なパターン認識とより深いコンテキスト追跡が可能になります。
- よりスマートな推論: 内部評価では、ロジック集約型ベンチマークで測定可能な向上が見られ、複雑なクエリ全体でより一貫性のあるマルチステップ推論が実現しました。
- 強化されたコード生成コード補完の精度が向上し、構文エラーが減り、Python や JavaScript などの言語でより慣用的な構造が生成されます。
- 信頼性の向上: 応答の一貫性と失敗率が最適化され、実際のタスクでのタイムアウトと幻覚の発生が少なくなりました。
も参照してください DeepSeekがオープンソース推論モデルのアップデート「DeepSeek R1-0528」を発表
DeepSeekの基本情報
DeepSeek は、ビッグデータの処理と分析のために特別に設計されたディープラーニング モデルであり、情報検索、自然言語処理、データ マイニングなどのタスクの最適化に重点を置いています。世界有数の大学や企業の AI 専門家チームによって開発され、最先端の技術と最先端の研究成果を統合しています。
DeepSeekの技術的説明と主な特徴
このモデルは、人間の脳の神経接続を模倣したディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を利用して、大規模なデータセットの効率的な処理と分析を可能にします。このモデルは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と長短期記憶ネットワーク (LSTM) の機能を統合しながら、多層パーセプトロン (MLP) 構造を組み込んでおり、画像、テキスト、シーケンシャル データの処理に非常に効果的です。
DeepSeek の主な機能は次のとおりです。
- マルチモーダルデータ処理: テキスト、画像、音声など、さまざまなデータタイプを効率的に処理できるため、テキスト分析と画像認識を組み合わせて総合的な評価を行うなど、さまざまな領域で使いやすさが広がります。
- 適応的注意メカニズム: 適応型アテンション メカニズムは重要なデータ属性をインテリジェントに強調し、自然言語処理や感情分析などのタスクの精度を大幅に向上させます。
- スケーラブルなモジュラーアーキテクチャ: モジュール設計により、さまざまなネットワーク レイヤーとアクティベーション機能を組み合わせてカスタマイズされた構成を実現し、特定のニーズに応じてカスタマイズおよび最適化できます。
- リアルタイムデータ更新と学習: リアルタイムのデータストリーム処理とオンライン学習をサポートし、動的な環境における意思決定能力を継続的に更新します。
- トレーニング効率の向上大規模分散コンピューティングにおける Adam オプティマイザーなどの高度な最適化アルゴリズムを活用することで、高精度を維持しながらトレーニング時間を短縮します。
- 堅牢なフォールトトレランス: 不完全なデータやノイズの多いデータを扱う場合でも、強力なパフォーマンスが維持されます。堅牢な損失関数と正規化技術により、最適でない条件下でも適応性が確保されます。
適応学習率調整や正規化などの技術により、過剰適合が防止され、一般化が強化されます。最新の注意メカニズムを組み込むことで、重要なデータ機能を効果的にキャプチャし、タスクの精度と効率を向上させることができます。
技術的詳細
- モデルアーキテクチャ: CNN と LSTM モジュールを統合した多層ニューラル ネットワークを備えたこのモデルは、多次元データ入力を処理します。非線形機能を学習するために、ReLU (Rectified Linear Unit) や tanh (双曲正接) などの活性化関数を使用します。
- トレーニングアルゴリズム: 主要な適応型勾配降下法である Adam 最適化アルゴリズムを採用し、クロスエントロピー損失関数を通じて複雑なタスクの収束のためにパラメータが効率的に更新されます。
- データ入力: テキスト、画像、時系列データなど、多様な入力形式をサポートし、入力データの特徴を標準化、正規化、抽出する前処理を採用して、トレーニングの効率を高めます。
- モデル評価複数のタスクで厳密に評価され、分類精度、再現率、F1 スコアなどの指標で優れており、テキスト分類、画像認識、シーケンス予測タスクで主流のモデルを一貫して上回っています。
テクニカル指標
- テキスト分類: 1% を超える精度と F95 スコアを達成します。
- 画像認識技術: 98%以上のトップ1精度を達成します。
- シーケンス予測: 従来のモデルと比較して、平均絶対誤差と平均二乗誤差が 30% 以上減少します。
DeepSeekと他のAIモデルの比較
まとめ：
テクノロジーが進歩するにつれ、DeepSeek はさまざまな分野にわたって大きな可能性を秘めた高度なディープラーニング モデルとして際立っています。その優れたパフォーマンス メトリックと幅広いアプリケーションは、業界内でのイノベーションと開発の触媒として機能します。今後、より多くの研究の進歩が統合されることにより、DeepSeek はさまざまな領域でさらに大きな影響力を発揮し、AI テクノロジーのさらなる進歩を推進する態勢が整っています。
電話方法 Deepseek R1 CometAPI からの API
deepseek-r1-0528 CometAPI の API 価格、公式価格より 20% オフ:
- 入力トークン: $0.44 / XNUMX万トークン
- 出力トークン: $1.752 / XNUMX万トークン
必要な手順
- ログインする コムタピまだユーザーでない場合は、まず登録してください
- インターフェースのアクセス認証情報APIキーを取得します。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンを追加」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。
- このサイトの URL を取得します: https://api.cometapi.com/
使用方法
- "を選択します。
deepseek-r1-0528” エンドポイントを使用してAPIリクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、弊社ウェブサイトのAPIドキュメントから取得できます。また、お客様の便宜を図るため、弊社ウェブサイトではApifoxテストも提供しています。 - 交換するアカウントの実際の CometAPI キーを使用します。
- コンテンツ フィールドに質問またはリクエストを入力します。モデルはこれに応答します。
- API 応答を処理して、生成された回答を取得します。
Comet APIのモデルアクセスの詳細については、以下を参照してください。 APIドキュメント または、または試してみて AI プレイグラウンド.
Comet APIのモデル価格情報については、以下を参照してください。 https://api.cometapi.com/pricing.