DeepSeek-Chat คืออะไร?
DeepSeek-Chat หมายถึงการปรับใช้ที่มุ่งเน้นการแชตของ DeepSeek ซึ่งสร้างบนตระกูล DeepSeek V3 (ล่าสุดคือ DeepSeek-V3.2 และรุ่นประสิทธิภาพสูงกว่า DeepSeek-V3.2-Speciale) โมเดลเหล่านี้เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แบบ “reasoning-first” ที่ปรับให้เหมาะกับการให้เหตุผลในบริบทยาว การใช้เครื่องมือ (agentic workflows) ตลอดจนงานโค้ดและคณิตศาสตร์
คุณสมบัติหลักและไฮไลต์ด้านสถาปัตยกรรม
- การออกแบบแบบ reasoning-first และการอนุมานแบบไฮบริด: DeepSeek เน้นโหมดคู่ “คิด/ไม่คิด” เพื่อให้น้ำหนักชุดเดียวกันทำงานได้ทั้งแบบตัวสร้างที่รวดเร็ว หรือแบบเอเจนต์เชิงไตร่ตรองที่วางแผนหลายขั้นตอนภายในก่อนเรียกใช้เครื่องมือ (ด้านการตลาดเรียกสิ่งนี้ว่า “thinking in tool-use”) สิ่งนี้ถูกฝังอยู่ในข้อมูลฝึกและ UX ของผลิตภัณฑ์
- บริบทยาวและสปาร์สแอตเทนชัน: DeepSeek ใช้ตัวแปรแอตเทนชันแบบสปาร์ส/มีประสิทธิภาพ (ทำการตลาดในชื่อ DeepSeek Sparse Attention / NSA) โดยมุ่งทำให้หน้าต่างโทเค็นขนาด 100k+ ใช้งานได้จริงและมีต้นทุนการรันถูกกว่าแอตเทนชันแบบหนาแน่นที่ความยาวเท่ากัน นี่เป็นแกนหลักของข้ออ้างในการรองรับเอกสาร/ประวัติเอเจนต์ขนาดใหญ่มาก
ผลการทดสอบมาตรฐาน (ตัวอย่างตัวชี้วัดที่ทำซ้ำได้)
ด้านล่างเป็นตัวเลขตัวแทนที่นำมาจากตาราง benchmark สาธารณะของ DeepSeek V3 (Hugging Face / ผลการประเมินโดยผู้ขาย) เมื่ออ้างอิง benchmark โปรดทราบว่าหน้าเพจของผู้ขายมักควบคุมการตั้งค่าการประเมิน (temperature การตั้งค่า prompt ขีดจำกัดความยาวเอาต์พุต) และประเมินหลายตัวชี้วัด ตัวเลขด้านล่างเป็นไฮไลต์เชิงตัวแทน ไม่ใช่ตารางครบถ้วน
- คณิตศาสตร์:
- MATH-500 (EM): ประมาณ 90.2% (รายงานโดย DeepSeek-V3)
- GSM8K: ประมาณ 89.3% (ความแม่นยำแบบ 8-shot ตามตารางของผู้ขาย)
- โค้ด: Code HumanEval (Pass@1): ตารางของผู้ขายแสดง 65.2% (0-shot) ในหนึ่งชุดการประเมิน และมีอัตราผ่านที่สูงขึ้นในสภาพแวดล้อมแชต/การสร้างโค้ดแบบรวม (ตัวแปรการประเมินที่ต่างกันให้ค่า Pass@1 ได้ถึงช่วง 80 ต้นๆ เมื่อใช้คอนฟิกแชต/โค้ดเฉพาะ) (โปรดดูหน้า benchmark ของผู้ขายสำหรับตัวแปรการประเมินที่แน่ชัด)
- การให้เหตุผลทั่วไปและ benchmark อื่นๆ: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 จัดอยู่อันดับสูงเมื่อเทียบกับโมเดลเปิดน้ำหนักอื่นๆ และรายงานว่ามีความสามารถทัดเทียมหรือเข้าใกล้โมเดลปิดระดับแนวหน้าบางรายการใน benchmark การให้เหตุผลและการแก้ปัญหาที่คัดสรรในตารางของผู้ขาย เอกสารของผู้ขายเน้นผลลัพธ์เด่นในหมวดคณิตศาสตร์และโค้ด
วิธีเข้าถึง API ของ deepseek-chat
ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับ API key สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง API ของ deepseek-chat
เลือก endpoint “deepseek-chat\ \” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการร้องขอและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบบน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos)
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในช่อง content—ซึ่งเป็นส่วนที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์