DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 API (deepseek-r1-0528) er et kraftig programmeringsgrensesnitt som gir tilgang til dypsøk og datautvinningsteknologier, noe som muliggjør utvinning av verdifull informasjon fra store datasett. Latest Models er deepseek-r1-0528 (Fra mai 2025).

deepseek-r1-0528

Per mai 2025 er den nyeste versjonen av Deepseek r1 API deepseek-r1-0528Brukere kan kalle opp cometAPI.

Oppdater høydepunkter

• Massiv parameterskalaR1-0528 utnytter nå omtrent 671 milliarder parametere – en beskjeden økning i forhold til den opprinnelige R1 – noe som muliggjør mer nyansert mønstergjenkjenning og dypere kontekstsporing.
• Smartere resonnementInterne evalueringer viser målbare gevinster på logikkintensive benchmarks, med mer sammenhengende flertrinnsinferens på tvers av komplekse spørringer.
• Forbedret kodegenereringNøyaktigheten ved kodefullføring har blitt forbedret, noe som reduserer syntaksfeil og produserer flere idiomatiske konstruksjoner i språk som Python og JavaScript.
• Større pålitelighetSvarkonsistens og feilrater er optimalisert, med færre time-outs og færre tilfeller av hallusinasjoner på faktiske oppgaver.

Se også DeepSeek avduker DeepSeek R1-0528-oppdateringen til sin åpen kildekode-resonneringsmodell

Grunnleggende informasjon om DeepSeek

DeepSeek er en dyp læringsmodell spesielt utviklet for stordatabehandling og -analyse, med fokus på å optimalisere oppgaver som informasjonsinnhenting, naturlig språkbehandling og datautvinning. Utviklet av et team av AI-eksperter fra ledende universiteter og selskaper globalt, integrerer den banebrytende teknikker og toppmoderne forskningsresultater.

Teknisk beskrivelse og nøkkelfunksjoner til DeepSeek

Modellen bruker dype nevrale nettverk (DNN) som etterligner de nevrale forbindelsene til den menneskelige hjernen, noe som muliggjør effektiv prosessering og analyse av store datasett. Den inkorporerer en flerlags perceptron (MLP) struktur samtidig som den integrerer funksjoner fra konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) og langtidskorttidsminnenettverk (LSTM), noe som gjør den svært effektiv i håndtering av bilder, tekst og sekvensielle data.

Nøkkelfunksjonene til DeepSeek inkluderer:

1. Multimodal databehandling: Denne funksjonen er i stand til å behandle ulike datatyper effektivt, inkludert tekst, bilder og lyd, og utvider brukervennligheten på tvers av forskjellige domener, for eksempel å kombinere tekstanalyse og bildegjenkjenning for omfattende vurderinger.
2. Adaptiv oppmerksomhetsmekanisme: En adaptiv oppmerksomhetsmekanisme legger intelligent vekt på viktige dataattributter, noe som øker nøyaktigheten betydelig i oppgaver som naturlig språkbehandling og sentimentanalyse.
3. Skalerbar modulær arkitektur: Med en modulær design lar den brukere tilpasse og optimalisere etter spesifikke behov, ved å kombinere ulike nettverkslag og aktiveringsfunksjoner for en skreddersydd konfigurasjon.
4. Dataoppdatering og læring i sanntid: Støtter prosessering av datastrøm i sanntid og online læring, og oppdaterer kontinuerlig beslutningsevner i dynamiske miljøer.
5. Forbedret treningseffektivitet: Ved å bruke avanserte optimaliseringsalgoritmer som Adam optimizer i storskala distribuert databehandling, blir treningstiden forkortet samtidig som høy presisjon opprettholdes.
6. Robust feiltoleranse: Selv når du arbeider med ufullstendige eller støyende data, opprettholdes sterk ytelse. Robuste tapsfunksjoner og regulariseringsteknikker sikrer tilpasningsevne under suboptimale forhold.

Gjennom teknikker som adaptive justeringer av læringsfrekvens og regularisering, forhindres overtilpasning og generalisering forbedres. Inkludering av de nyeste oppmerksomhetsmekanismene tillater effektiv fangst av nøkkeldatafunksjoner, og forbedrer oppgavenøyaktigheten og effektiviteten.

Tekniske detaljer

1. Modellarkitektur: Modellen har flerlags nevrale nettverk med integrerte CNN- og LSTM-moduler, og håndterer flerdimensjonale datainndata. Den bruker aktiveringsfunksjoner som ReLU (Rectified Linear Unit) og tanh (hyperbolsk tangent) for å lære ikke-lineære funksjoner.
2. Treningsalgoritme: Ved å bruke Adam-optimaliseringsalgoritmen, en ledende adaptiv gradientnedstigningsmetode, oppdateres parametere effektivt for konvergens i komplekse oppgaver gjennom funksjonen kryssentropi tap.
3. Innføring av data: Forhåndsbehandling støtter forskjellige inndataformater, inkludert tekst, bilder og tidsseriedata, for å standardisere, normalisere og trekke ut inputdatafunksjoner, og forbedre treningseffektiviteten.
4. Modellevaluering: Den har blitt grundig evaluert på flere oppgaver, og utmerker seg i beregninger som klassifiseringsnøyaktighet, tilbakekalling og F1-poengsum, og har konsekvent overgått vanlige modeller i tekstklassifisering, bildegjenkjenning og sekvensprediksjonsoppgaver.

tekniske indikatorer

1. Tekstklassifisering: Oppnår nøyaktighet og F1-score over 95 %.
2. Bildegjenkjenning: Oppnår over 98 % topp-1-nøyaktighet.
3. Sekvensprediksjon: Viser over 30 % reduksjon i gjennomsnittlig absolutt feil og gjennomsnittlig kvadratfeil sammenlignet med tradisjonelle modeller.

Sammenligning av DeepSeek med andre AI-modeller

Konklusjon:

Etter hvert som teknologien utvikler seg, skiller DeepSeek seg ut som en avansert dyplæringsmodell som viser et betydelig potensial på tvers av ulike felt. Dens enestående ytelsesmålinger og omfattende bruksområder tjener som katalysatorer for innovasjon og utvikling innen industrier. Når vi ser fremover, med integreringen av flere forskningsfremskritt, er DeepSeek klar til å utøve en enda større innflytelse på tvers av ulike domener, og drive videre fremskritt innen AI-teknologi.

Hvordan ringe Deepseek R1 API fra CometAPI

deepseek-r1-0528 API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:

• Input tokens: $0.44 / M tokens
• Output tokens: $1.752 / M tokens

Nødvendige trinn

• Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først
• Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
• Få url til dette nettstedet: https://api.cometapi.com/

Bruksmetoder

1. Velg "deepseek-r1-0528” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
2. Bytt ut med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
3. Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – det er dette modellen vil svare på.
4. . Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

For mer informasjon om modelltilgang i Comet API, se API-dok eller prøv dem i AI lekeplass.

For modellprisinformasjon i Comet API, se https://api.cometapi.com/pricing.