API ของ DeepSeek R1

API ของ DeepSeek R1 (deepseek-r1-0528) เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมอันทรงพลังที่ให้การเข้าถึงเทคโนโลยีการค้นหาเชิงลึกและการขุดข้อมูล ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ รุ่นล่าสุดคือ deepseek-r1-0528 (ณ เดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2025)

deepseek-r1-0528

ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 เวอร์ชันล่าสุดของ Deepseek r1 API คือ deepseek-r1-0528ผู้ใช้สามารถเรียกใช้งาน cometAPI ได้

อัปเดตไฮไลต์

• มาตราส่วนพารามิเตอร์ขนาดใหญ่:ขณะนี้ R1-0528 ใช้พารามิเตอร์ประมาณ 671 พันล้านตัว ซึ่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยจาก R1 เดิม ช่วยให้สามารถจดจำรูปแบบได้อย่างละเอียดมากขึ้นและติดตามบริบทได้ลึกยิ่งขึ้น
• การใช้เหตุผลที่ชาญฉลาดมากขึ้นการประเมินภายในแสดงให้เห็นถึงผลกำไรที่วัดได้จากเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ตรรกะเข้มข้น โดยการอนุมานหลายขั้นตอนที่สอดคล้องกันมากขึ้นในการค้นหาที่ซับซ้อน
• การสร้างโค้ดที่ได้รับการปรับปรุง:ความแม่นยำในการเติมโค้ดได้รับการปรับปรุง โดยลดข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์และสร้างโครงสร้างสำนวนที่มากขึ้นในภาษาต่างๆ เช่น Python และ JavaScript
• ความน่าเชื่อถือที่มากขึ้น:ความสอดคล้องของการตอบสนองและอัตราความล้มเหลวได้รับการปรับให้เหมาะสม โดยมีเวลาหมดเวลาน้อยลงและมีภาพหลอนน้อยลงในงานตามข้อเท็จจริง

ดูเพิ่มเติม DeepSeek เปิดตัวการอัปเดต DeepSeek R1-0528 สำหรับโมเดลการใช้เหตุผลโอเพนซอร์ส

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ DeepSeek

DeepSeek คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเน้นที่การปรับปรุงงานต่างๆ เช่น การค้นหาข้อมูล การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการขุดข้อมูล พัฒนาโดยทีมผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์จากมหาวิทยาลัยและบริษัทชั้นนำทั่วโลก โดยผสานรวมเทคนิคที่ล้ำสมัยและผลการวิจัยที่ล้ำสมัย

คำอธิบายทางเทคนิคและคุณสมบัติหลักของ DeepSeek

โมเดลนี้ใช้เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) ซึ่งเลียนแบบการเชื่อมต่อประสาทของสมองมนุษย์ ทำให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้ผสานรวมโครงสร้างเพอร์เซพตรอนหลายชั้น (MLP) ขณะผสานรวมคุณลักษณะจากเครือข่ายประสาทเทียมเชิงซ้อน (CNN) และเครือข่ายหน่วยความจำระยะยาวระยะสั้น (LSTM) ทำให้โมเดลนี้มีประสิทธิภาพสูงในการจัดการรูปภาพ ข้อความ และข้อมูลเชิงลำดับ

คุณสมบัติหลักของ DeepSeek ได้แก่:

1. การประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ:สามารถประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ และเสียง ซึ่งความสามารถนี้ช่วยขยายการใช้งานได้ในหลายโดเมน เช่น การรวมการวิเคราะห์ข้อความและการจดจำภาพเพื่อการประเมินที่ครอบคลุม
2. กลไกการใส่ใจแบบปรับตัว:กลไกการใส่ใจแบบปรับตัวจะเน้นย้ำคุณลักษณะของข้อมูลที่สำคัญอย่างชาญฉลาด ช่วยเพิ่มความแม่นยำอย่างมากในการทำงาน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ความรู้สึก
3. สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่ปรับขนาดได้:ด้วยการออกแบบแบบโมดูลาร์ ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพตามความต้องการเฉพาะ โดยรวมเลเยอร์เครือข่ายและฟังก์ชันการเปิดใช้งานต่างๆ เพื่อการกำหนดค่าที่เหมาะสม
4. การอัปเดตและการเรียนรู้ข้อมูลแบบเรียลไทม์:รองรับการประมวลผลข้อมูลสตรีมแบบเรียลไทม์และการเรียนรู้แบบออนไลน์ และอัปเดตความสามารถในการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกอย่างต่อเนื่อง
5. เพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม:การใช้อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเช่นตัวเพิ่มประสิทธิภาพ Adam ในการประมวลผลแบบกระจายขนาดใหญ่ ช่วยลดเวลาในการฝึกอบรมในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูงไว้
6. ความทนทานต่อความผิดพลาดที่แข็งแกร่ง:แม้จะต้องจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือมีสัญญาณรบกวน แต่ประสิทธิภาพการทำงานที่แข็งแกร่งก็ยังคงมีอยู่ ฟังก์ชันการสูญเสียข้อมูลที่แข็งแกร่งและเทคนิคการปรับให้เป็นมาตรฐานช่วยให้สามารถปรับตัวได้ภายใต้เงื่อนไขที่ไม่เหมาะสม

การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับอัตราการเรียนรู้แบบปรับตัวและการปรับให้เป็นมาตรฐาน จะช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตติ้ง และปรับปรุงการสรุปผลทั่วไป การรวมกลไกการเอาใจใส่ล่าสุดช่วยให้จับคุณลักษณะข้อมูลสำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยเพิ่มความถูกต้องและประสิทธิภาพของงาน

รายละเอียดทางเทคนิค

1. สถาปัตยกรรมจำลอง:ด้วยคุณสมบัติเครือข่ายประสาทหลายชั้นที่มีโมดูล CNN และ LSTM ในตัว โมเดลนี้จึงสามารถจัดการอินพุตข้อมูลหลายมิติได้ โดยใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน เช่น ReLU (Rectified Linear Unit) และ tanh (hyperbolic tangent) เพื่อเรียนรู้คุณสมบัติที่ไม่เป็นเชิงเส้น
2. อัลกอริทึมการฝึกอบรม:การใช้อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ Adam ซึ่งเป็นวิธีการลดความชันแบบปรับตัวชั้นนำ ช่วยให้พารามิเตอร์ได้รับการอัปเดตอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อการบรรจบกันในงานที่ซับซ้อนผ่านฟังก์ชั่นการสูญเสียข้ามเอนโทรปี
3. ป้อนข้อมูล:การรองรับรูปแบบอินพุตที่หลากหลาย รวมถึงข้อความ รูปภาพ และข้อมูลแบบลำดับเวลา การประมวลผลล่วงหน้าจะถูกใช้เพื่อทำให้คุณลักษณะของข้อมูลอินพุตเป็นมาตรฐาน ทำให้ปกติ และแยกออกมา ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกอบรม
4. การประเมินแบบจำลองได้รับการประเมินอย่างเข้มงวดในงานต่างๆ มากมาย โดยโดดเด่นในด้านเมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำในการจำแนก การเรียกคืน และคะแนน F1 พร้อมทั้งทำผลงานได้ดีกว่าโมเดลหลักๆ อย่างสม่ำเสมอในการจำแนกข้อความ การจดจำภาพ และการทำนายลำดับ

ตัวชี้วัดทางเทคนิค

1. การจัดประเภทข้อความ:มีความแม่นยำและคะแนน F1 สูงกว่า 95%
2. ระบบการจดจำด้วยรูปภาพ:มีความแม่นยำระดับ Top-98 มากกว่า 1%
3. การทำนายลำดับ:แสดงให้เห็นการลดลงมากกว่า 30% ในค่าข้อผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยและข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยเมื่อเปรียบเทียบกับรูปแบบดั้งเดิม

การเปรียบเทียบ DeepSeek กับโมเดล AI อื่น ๆ

สรุป:

เมื่อเทคโนโลยีมีความก้าวหน้ามากขึ้น DeepSeek ก็กลายเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงที่โดดเด่น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สำคัญในหลากหลายสาขา ตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่โดดเด่นและแอปพลิเคชันที่ครอบคลุมทำหน้าที่เป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับนวัตกรรมและการพัฒนาภายในอุตสาหกรรมต่างๆ เมื่อมองไปข้างหน้า ด้วยการผสานรวมความก้าวหน้าด้านการวิจัยเพิ่มเติม DeepSeek จึงพร้อมที่จะส่งอิทธิพลที่ยิ่งใหญ่ขึ้นในโดเมนต่างๆ เพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้าต่อไปในเทคโนโลยี AI

วิธีการโทร Deepseek R1 API จาก CometAPI

deepseek-r1-0528 ราคา API ใน CometAPI ลด 20% จากราคาอย่างเป็นทางการ:

• อินพุตโทเค็น: $0.44 / M โทเค็น
• โทเค็นเอาต์พุต: $1.752 / M โทเค็น

ขั้นตอนที่ต้องดำเนินการ

• เข้าสู่ระบบเพื่อ โคเมตาปิดอทคอม. หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้ใช้ของเรา กรุณาลงทะเบียนก่อน
• รับรหัส API ของข้อมูลรับรองการเข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก "เพิ่มโทเค็น" ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับรหัสโทเค็น: sk-xxxxx และส่ง
• รับ url ของเว็บไซต์นี้: https://api.cometapi.com/

วิธีการใช้งาน

1. เลือก“deepseek-r1-0528” จุดสิ้นสุดในการส่งคำขอ API และกำหนดเนื้อหาคำขอ วิธีการคำขอและเนื้อหาคำขอได้รับจากเอกสาร API ของเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณอีกด้วย
2. แทนที่ ด้วยคีย์ CometAPI จริงจากบัญชีของคุณ
3. แทรกคำถามหรือคำขอของคุณลงในช่องเนื้อหา—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบสนอง
4. ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

สำหรับข้อมูลการเข้าถึงโมเดลเพิ่มเติมใน Comet API โปรดดู เอกสาร API หรือหรือลองดูใน เอไอ เพลย์กราวด์.

สำหรับข้อมูลราคาโมเดลใน Comet API โปรดดู https://api.cometapi.com/pricing.