Что такое DeepSeek-Chat?
DeepSeek-Chat — это ориентированные на чат развертывания DeepSeek, построенные на серии DeepSeek V3 (последние — DeepSeek-V3.2 и вариант повышенной производительности DeepSeek-V3.2-Speciale). Эти модели — крупные языковые модели (LLM) с приоритетом рассуждений, оптимизированные для работы с длинным контекстом, использования инструментов (агентные рабочие процессы), а также задач по коду и математике.
Основные возможности и архитектурные особенности
- Дизайн с приоритетом рассуждений и гибридный инференс: DeepSeek делает упор на двойной режим «думать / не думать», чтобы одни и те же веса могли работать как быстрый генератор или как рассудительный агент, который внутренне составляет многошаговые планы перед вызовом инструментов (в маркетинговых материалах это называют «мышлением при использовании инструментов»). Это заложено в обучающие данные и UX продукта.
- Длинный контекст и разреженное внимание: DeepSeek реализует вариант разреженного/эффективного механизма внимания (продвигается как DeepSeek Sparse Attention / NSA), призванный сделать окна в 100k+ токенов практичными и более дешевыми в работе, чем плотное внимание при той же длине. Это лежит в основе их заявления о поддержке очень больших документов/историй агентов.
Результаты на бенчмарках (выбранные, воспроизводимые метрики)
Ниже приведены показательные значения из публичных таблиц бенчмарков DeepSeek V3 (Hugging Face / результаты вендора). При цитировании бенчмарков учитывайте, что страницы вендора обычно задают параметры оценки (температура, настройки промпта, ограничения длины вывода) и рассчитывают множество метрик; приведенные ниже цифры — лишь репрезентативные акценты, а не исчерпывающая таблица.
- Математика:
- MATH-500 (EM): ~90,2% (по данным DeepSeek-V3).
- GSM8K: ~89,3% (точность по математике при 8-shot по данным таблиц вендора).
- Код: Code HumanEval (Pass@1): в таблицах вендора показано 65,2% (0-shot) в одной из таблиц оценки и более высокие показатели в интегрированных режимах чата/генерации кода (разные варианты оценки дают Pass@1 вплоть до низких 80% при использовании специализированных конфигураций чата/генерации кода). (См. страницы бенчмарков вендора для точного варианта оценки.)
- Общее рассуждение и бенчмарки: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 занимает высокие позиции по сравнению с другими моделями с открытыми весами и, согласно материалам вендора, конкурентоспособен или приближается к передовым закрытым моделям на отдельных бенчмарках по рассуждению и решению задач. Материалы вендора подчеркивают сильные результаты в категориях математики и кода.
Как получить доступ к API deepseek-chat
Шаг 1: зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учетный API-ключ доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: отправляйте запросы к API deepseek-chat
Выберите эндпоинт “deepseek-chat\ \” для отправки запроса к API и укажите тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на это модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: получение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.