DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 API'si (deepseek-r1-0528) derin arama ve veri madenciliği teknolojilerine erişim sağlayan, büyük ölçekli veri kümelerinden değerli bilgilerin çıkarılmasını sağlayan güçlü bir programlama arayüzüdür.En Son Modeller deepseek-r1-0528 (Mayıs 2025 itibariyle).

deepseek-r1-0528

Mayıs 2025 itibarıyla Deepseek r1 API'nin en son sürümü deepseek-r1-0528Kullanıcılar cometAPI'yi çağırabilirler.

Öne Çıkanları Güncelle

• Büyük Parametre Ölçeği: R1-0528 artık yaklaşık 671 milyar parametreyi kullanıyor; bu orijinal R1'e göre mütevazı bir artış; daha ayrıntılı desen tanıma ve daha derin bağlam takibi sağlıyor.
• Daha Akıllı Muhakeme:Dahili değerlendirmeler, karmaşık sorgularda daha tutarlı, çok adımlı çıkarımlarla, mantık yoğunluklu kıyaslamalarda ölçülebilir kazanımlar gösteriyor.
• Gelişmiş Kod Oluşturma: Kod tamamlama doğruluğu artırıldı, sözdizimi hataları azaltıldı ve Python ve JavaScript gibi dillerde daha deyimsel yapılar üretildi.
• Daha Fazla Güvenilirlik: Yanıt tutarlılığı ve başarısızlık oranları optimize edildi; olgusal görevlerde daha az zaman aşımı ve daha düşük halüsinasyon vakaları yaşandı.

Ayrıca bakınız DeepSeek, Açık Kaynaklı Muhakeme Modeline Yönelik DeepSeek R1-0528 Güncellemesini Duyurdu

DeepSeek Hakkında Temel Bilgiler

DeepSeek, bilgi alma, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi görevleri optimize etmeye odaklanan, özellikle büyük veri işleme ve analizi için tasarlanmış derin bir öğrenme modelidir. Dünya çapında önde gelen üniversitelerden ve şirketlerden oluşan bir yapay zeka uzmanları ekibi tarafından geliştirilen bu model, son teknoloji teknikleri ve en son araştırma bulgularını bir araya getirir.

DeepSeek'in Teknik Açıklaması ve Temel Özellikleri

Model, insan beyninin sinir bağlantılarını taklit eden derin sinir ağlarını (DNN) kullanır ve büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini ve analiz edilmesini sağlar. Evrişimli sinir ağlarından (CNN) ve uzun kısa süreli bellek ağlarından (LSTM) gelen özellikleri entegre ederken çok katmanlı bir algılayıcı (MLP) yapısı içerir ve bu da onu görüntü, metin ve ardışık verileri işlemede oldukça etkili hale getirir.

DeepSeek'in temel özellikleri şunlardır:

1. Çok Modlu Veri İşleme: Metin, resim ve ses gibi çeşitli veri tiplerini etkili bir şekilde işleyebilme kapasitesine sahip olan bu yetenek, metin analizi ve görüntü tanımayı birleştirerek kapsamlı değerlendirmeler yapmak gibi farklı alanlarda kullanılabilirliği artırır.
2. Uyarlanabilir Dikkat Mekanizması:Uyarlanabilir dikkat mekanizması, önemli veri niteliklerini akıllıca vurgulayarak doğal dil işleme ve duygu analizi gibi görevlerde doğruluğu önemli ölçüde artırır.
3. Ölçeklenebilir Modüler Mimari: Modüler tasarımı sayesinde kullanıcıların özel ihtiyaçlarına göre özelleştirme ve optimizasyon yapmalarına olanak tanır, özel bir yapılandırma için çeşitli ağ katmanlarını ve aktivasyon fonksiyonlarını birleştirir.
4. Gerçek Zamanlı Veri Güncelleme ve Öğrenme:Gerçek zamanlı veri akışı işleme ve çevrimiçi öğrenmeyi destekleyerek, dinamik ortamlarda karar alma yeteneklerini sürekli olarak günceller.
5. Gelişmiş Eğitim Verimliliği:Büyük ölçekli dağıtık bilgi işlemde Adam optimizasyon algoritması gibi gelişmiş optimizasyon algoritmalarından yararlanılarak, yüksek hassasiyet korunurken eğitim süresi kısaltılır.
6. Sağlam Hata Toleransı: Eksik veya gürültülü verilerle uğraşırken bile güçlü performans korunur. Sağlam kayıp fonksiyonları ve düzenleme teknikleri, optimum olmayan koşullar altında uyarlanabilirliği garanti eder.

Uyarlamalı öğrenme oranı ayarlamaları ve düzenleme gibi teknikler sayesinde aşırı uyum önlenir ve genelleme geliştirilir. En son dikkat mekanizmalarının dahil edilmesi, temel veri özelliklerinin etkili bir şekilde yakalanmasını sağlayarak görev doğruluğunu ve verimliliğini artırır.

Teknik detaylar

1. Model Mimarisi: Entegre CNN ve LSTM modüllerine sahip çok katmanlı sinir ağlarına sahip olan model, çok boyutlu veri girişlerini işler. Doğrusal olmayan özellikleri öğrenmek için ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh (hiperbolik tanjant) gibi aktivasyon fonksiyonlarını kullanır.
2. Eğitim Algoritması:Önde gelen adaptif gradyan iniş yöntemlerinden biri olan Adam optimizasyon algoritması kullanılarak, çapraz entropi kayıp fonksiyonu aracılığıyla karmaşık görevlerde yakınsama için parametreler verimli bir şekilde güncellenir.
3. Veri GirişiMetin, resim ve zaman serisi verileri de dahil olmak üzere çeşitli giriş formatlarını destekleyen ön işleme, giriş verisi özelliklerini standartlaştırmak, normalleştirmek ve çıkarmak için kullanılır ve böylece eğitim verimliliği artırılır.
4. Model Değerlendirmesi:Birden fazla görevde titizlikle değerlendirilmiş, sınıflandırma doğruluğu, hatırlama ve F1 puanı gibi ölçütlerde mükemmellik göstermiş, metin sınıflandırması, görüntü tanıma ve dizi tahmini görevlerinde ana akım modellerden sürekli olarak daha iyi performans göstermiştir.

Teknik Göstergeler

1. Metin Sınıflandırması: %1'in üzerinde doğruluk ve F95 skorları elde eder.
2. Görüntü Tanıma: %98'in üzerinde Top-1 doğruluğuna ulaşır.
3. Sıra Tahmini: Geleneksel modellere kıyasla ortalama mutlak hatada ve ortalama karesel hatada %30'un üzerinde azalma göstermektedir.

DeepSeek'in Diğer AI Modelleriyle Karşılaştırılması

Sonuç:

Teknoloji ilerledikçe DeepSeek, çeşitli alanlarda önemli potansiyel sergileyen gelişmiş bir derin öğrenme modeli olarak öne çıkıyor. Olağanüstü performans ölçümleri ve geniş kapsamlı uygulamaları, endüstriler içinde yenilik ve gelişme için katalizör görevi görüyor. İleriye bakıldığında, daha fazla araştırma ilerlemesinin entegrasyonuyla DeepSeek, yapay zeka teknolojisinde daha fazla ilerlemeyi yönlendirerek çeşitli alanlarda daha da büyük bir etki yaratmaya hazır.

Nasıl aranır Deepseek R1 CometAPI'den API

deepseek-r1-0528 CometAPI'de API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:

• Giriş Jetonları: 0.44$ / M jeton
• Çıktı Tokenları: 1.752$ / M token

Gerekli Adımlar

• Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun
• Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
• Bu sitenin URL'sini alın: https://api.cometapi.com/

Kullanım Yöntemleri

1. "Seçin**deepseek-r1-0528**” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API belgesinden elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar.
2. Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
3. Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
4. . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.

Comet API'de daha fazla model erişim bilgisi için lütfen şuraya bakın: API belgesi veya veya onları deneyin yapay zeka oyun alanı.

Comet API'deki Model Fiyatı bilgisi için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/pricing.