DeepSeek-Chat деген не?
DeepSeek-Chat — DeepSeek V3 сериясы негізінде құрылған DeepSeek-тің чатқа бағытталған орналастыруларын білдіреді (ең соңғысы — DeepSeek-V3.2, ал жоғары өнімді нұсқасы — DeepSeek-V3.2-Speciale). Бұл модельдер ұзақ контексті пайымдау, құралдарды пайдалану (агенттік жұмыс ағындары), код және математика тапсырмалары үшін оңтайландырылған «пайымдауды бірінші орынға қоятын» ірі тілдік модельдер (LLM).
Негізгі мүмкіндіктері мен архитектуралық ерекшеліктері
- Пайымдауды бірінші орынға қоятын дизайн және гибридті инференс: DeepSeek «ойлау / ойламау» қос режимін баса көрсетеді, сондықтан бірдей салмақтар не жылдам генератор, не құралдарды шақырмас бұрын ішкі түрде көпқадамды жоспар құратын байыпты агент ретінде әрекет ете алады (олардың маркетингі мұны «құрал қолдануда ойлау» деп атайды). Бұл оқыту деректеріне және өнім UX-іне енгізілген.
- Ұзақ контекст және сиретілген назар аудару: DeepSeek сиретілген/тиімді назар механизмі (attention) нұсқасын жүзеге асырады (DeepSeek Sparse Attention / NSA деп жарнамаланады), ол 100k+ токендік терезелерді практикалық етуге және дәл сондай ұзындықтағы тығыз attention-ге қарағанда іске қосуды арзандатуға арналған. Бұл өте үлкен құжаттар мен агент тарихтарын қолдау жөніндегі олардың мәлімдемесінің өзегі.
Бенчмарк өнімділігі (іріктелген, қайта өндіруге болатын метрикалар)
Төменде DeepSeek V3 жария бенчмарк кестелерінен алынған үлгілік көрсеткіштер берілген (Hugging Face / вендор нәтижелері). Бенчмарктерді келтіргенде, вендор беттері әдетте бағалау параметрлерін (температура, промпт параметрлері, шығу ұзындығы шектері) басқаратынын және көптеген метрикаларды бағалайтынын ескеріңіз; төмендегі сандар толық кесте емес, тек өкілдік сипаттағы негізгі нәтижелер.
- Математика:
- MATH-500 (EM): ~90.2% (DeepSeek-V3 хабарлаған).
- GSM8K: ~89.3% (вендор кестелерінде 8-shot математика дәлдігі ретінде хабарланған).
- Код: Code HumanEval (Pass@1): вендор кестелерінің бір бағалауында 65.2% (0-shot) көрсетілген, ал біріктірілген чат/код генерациясы баптауларында өту көрсеткіштері жоғарырақ болады (арнайы чат/код конфигурацияларын қолданғанда әртүрлі бағалау нұсқалары Pass@1 мәндерін 80%-дың төменгі шегіне дейін береді). (Дәл бағалау нұсқасы үшін вендордың бенчмарк беттерін қараңыз.)
- Жалпы пайымдау және бенчмарктер: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 басқа ашық салмақты модельдермен салыстырғанда жоғары орын алады және вендор кестелері бойынша таңдалған пайымдау мен мәселе шешу бенчмарктерінде жетекші жабық модельдермен бәсекеге қабілетті немесе оларға жақындап келеді деп хабарланады. Вендор материалдары математика мен код санаттарындағы күшті нәтижелерді атап көрсетеді.
deepseek-chat API-не қалай қол жеткізуге болады
1-қадам: API кілтін алу үшін тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI консоліне кіріңіз. Интерфейске қол жеткізуге арналған API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: deepseek-chat API-не сұраулар жіберу
API сұрауын жіберіп, сұрау денесін орнату үшін “deepseek-chat\ \” endpointін таңдаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің сайттағы API құжаттамасынан алынады. Ыңғайлығыңыз үшін сайтымызда Apifox тесті де ұсынылады. <YOUR_API_KEY> жолын аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. базалық URL: Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель жауап беретін нәрсе сол болады. Генерацияланған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Генерацияланған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. Өңдегеннен кейін API тапсырманың күйі мен шығу деректерімен жауап қайтарады.