Hva er DeepSeek-Chat?
DeepSeek-Chat viser til DeepSeeks chat-orienterte distribusjoner bygget på DeepSeek V3-serien (senest DeepSeek-V3.2 og høyytelsesvarianten DeepSeek-V3.2-Speciale). Disse modellene er «reasoning-first» store språkmodeller (LLM-er) optimalisert for resonnering over lange kontekster, verktøybruk (agentbaserte arbeidsflyter), kode- og matematikktasks.
Hovedfunksjoner og arkitektoniske høydepunkter
- Design med «reasoning-first» og hybrid inferens: DeepSeek vektlegger en dobbel modus «think / non-think» slik at de samme vektene kan opptre som en rask generator eller som en deliberativ agent som internt komponerer flertrinnsplaner før den kaller verktøy (markedsført som «thinking in tool-use»). Dette er innarbeidet i treningsdataene og produktets UX.
- Lang kontekst og sparsom oppmerksomhet: DeepSeek implementerer en sparsom/effektiv oppmerksomhetsvariant (markedsført som DeepSeek Sparse Attention / NSA) som skal gjøre 100k+ token-vinduer praktiske og billigere å kjøre enn tett oppmerksomhet ved samme lengde. Dette er kjernen i deres påstand om støtte for svært store dokumenter/agenthistorikk.
Benchmark-ytelse (utvalgte, reproduserbare målinger)
Nedenfor er representative tall hentet fra DeepSeek V3s offentlige benchmark-tabeller (Hugging Face / leverandørresultater). Når man siterer benchmarks, merk at leverandørsider vanligvis kontrollerer evalueringsinnstillinger (temperatur, prompt-innstillinger, begrensninger for utgangslengde) og evaluerer mange målinger; tallene nedenfor er representative høydepunkter og ikke en uttømmende tabell.
- Matematikk:
- MATH-500 (EM): ~90,2 % (rapportert for DeepSeek-V3).
- GSM8K: ~89,3 % (8-shot matematikk-nøyaktighet rapportert i leverandørtabeller).
- Kode: Code HumanEval (Pass@1): leverandørtabeller viser 65,2 % (0-shot) i én evalueringstabell og høyere passrater i integrerte chat-/kodegenereringsoppsett (ulike evalueringsvarianter gir Pass@1-verdier opp til lave 80-tall ved bruk av spesialiserte chat-/kodeoppsett). (Se leverandørens benchmark-sider for nøyaktig evalueringsvariant.)
- Generell resonnering og benchmarks: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 rangerer høyt sammenlignet med andre open-weight-modeller og rapporteres å være konkurransedyktig med eller nærme seg ledende lukkede modeller på utvalgte resonnerings- og problemløsningsbenchmarker i leverandørtabeller. Materialet fra leverandøren fremhever sterke resultater innen matematikk og kode.
Slik får du tilgang til deepseek-chat API
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API-token i personlig senter, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til deepseek-chat API
Velg endepunktet “deepseek-chat\ \” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetode og -kropp hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Bytt ut <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. basis-URL er Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i feltet content—det er dette modellen svarer på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter prosesseringen returnerer API-et oppgavestatus og utdata.