DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 API (deepseek-r1-0528) ایک طاقتور پروگرامنگ انٹرفیس ہے جو گہری تلاش اور ڈیٹا مائننگ ٹیکنالوجیز تک رسائی فراہم کرتا ہے، جس سے بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس سے قیمتی معلومات نکالنے کے قابل بناتا ہے۔ تازہ ترین ماڈلز deepseek-r1-0528 (مئی 2025 تک)۔

deepseek-r1-0528

مئی 2025 تک، Deepseek r1 API کا تازہ ترین ورژن ہے۔ deepseek-r1-0528. صارف cometAPI میں کال کر سکتے ہیں۔

جھلکیاں اپ ڈیٹ کریں۔

• بڑے پیمانے پر پیرامیٹر اسکیل: R1-0528 اب تقریباً 671 بلین پیرامیٹرز کا فائدہ اٹھاتا ہے—اصل R1 کے مقابلے میں ایک معمولی اضافہ—زیادہ باریک پیٹرن کی شناخت اور گہرے سیاق و سباق سے باخبر رہنے کے قابل بناتا ہے۔
• ذہین استدلال: داخلی تشخیص پیچیدہ سوالات میں زیادہ مربوط ملٹی سٹیپ انفرنس کے ساتھ، منطق پر مبنی بینچ مارکس پر قابل پیمائش فوائد دکھاتے ہیں۔
• بہتر شدہ کوڈ جنریشن: کوڈ کی تکمیل کی درستگی میں بہتری آئی ہے، نحو کی غلطیوں کو کم کر کے اور پائیتھون اور جاوا اسکرپٹ جیسی زبانوں میں مزید محاوراتی تعمیرات پیدا ہو رہی ہیں۔
• زیادہ قابل اعتماد: ردعمل کی مستقل مزاجی اور ناکامی کی شرح کو بہتر بنایا گیا ہے، جس میں کم وقت ختم ہونے اور حقائق پر مبنی کاموں پر فریب کاری کی کم مثالیں ہیں۔

یہ بھی دیکھتے ہیں ڈیپ سیک نے اپنے اوپن سورس ریزننگ ماڈل میں ڈیپ سیک R1-0528 اپ ڈیٹ کی نقاب کشائی کی۔

ڈیپ سیک پر بنیادی معلومات

DeepSeek ایک گہری سیکھنے کا ماڈل ہے جو خاص طور پر بڑے ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں معلومات کی بازیافت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور ڈیٹا مائننگ جیسے کاموں کو بہتر بنانے پر توجہ دی گئی ہے۔ عالمی سطح پر معروف یونیورسٹیوں اور کمپنیوں کے AI ماہرین کی ایک ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ، یہ جدید ترین تکنیکوں اور جدید ترین تحقیقی نتائج کو مربوط کرتی ہے۔

ڈیپ سیک کی تکنیکی تفصیل اور کلیدی خصوصیات

ماڈل ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNN) کا استعمال کرتا ہے جو انسانی دماغ کے عصبی رابطوں کی نقل کرتے ہیں، جس سے بڑے ڈیٹاسیٹس کی موثر پروسیسنگ اور تجزیہ ممکن ہوتا ہے۔ یہ ایک ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLP) ڈھانچہ شامل کرتا ہے جبکہ convolutional neural نیٹ ورکس (CNN) اور لانگ شارٹ ٹرم میموری نیٹ ورکس (LSTM) کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے، جس سے یہ تصاویر، متن اور ترتیب وار ڈیٹا کو سنبھالنے میں انتہائی موثر بناتا ہے۔

ڈیپ سیک کی اہم خصوصیات میں شامل ہیں:

1. ملٹی موڈل ڈیٹا پروسیسنگ: متن، تصاویر اور آڈیو سمیت مختلف ڈیٹا کی اقسام کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کی صلاحیت، یہ صلاحیت مختلف ڈومینز میں استعمال کو بڑھاتی ہے، جیسے کہ جامع تشخیص کے لیے متن کے تجزیہ اور تصویر کی شناخت کو یکجا کرنا۔
2. انکولی توجہ کا طریقہ کار: ایک انکولی توجہ کا طریقہ کار ذہانت کے ساتھ اہم اعداد و شمار کی خصوصیات پر زور دیتا ہے، قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور جذبات کے تجزیہ جیسے کاموں میں درستگی کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔
3. توسیع پذیر ماڈیولر فن تعمیر: ایک ماڈیولر ڈیزائن کے ساتھ، یہ صارفین کو مخصوص ضروریات کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق بنانے اور بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے، مختلف نیٹ ورک پرتوں اور ایکٹیویشن فنکشنز کو ایک موزوں ترتیب کے لیے ملا کر۔
4. ریئل ٹائم ڈیٹا اپ ڈیٹ اور سیکھنا: ریئل ٹائم ڈیٹا سٹریم پروسیسنگ اور آن لائن سیکھنے میں معاونت کرتے ہوئے، یہ متحرک ماحول میں فیصلہ سازی کی صلاحیتوں کو مسلسل اپ ڈیٹ کرتا ہے۔
5. بہتر تربیت کی کارکردگی: بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ کمپیوٹنگ میں ایڈم آپٹیمائزر جیسے ایڈوانس آپٹیمائزیشن الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، اعلیٰ درستگی کو برقرار رکھتے ہوئے تربیت کا وقت کم کیا جاتا ہے۔
6. مضبوط غلطی رواداری: نامکمل یا شور مچانے والے ڈیٹا سے نمٹنے کے دوران بھی مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھا جاتا ہے۔ مضبوط نقصان کے افعال اور ریگولرائزیشن تکنیک سب سے زیادہ حالات میں موافقت کو یقینی بناتے ہیں۔

انکولی لرننگ ریٹ ایڈجسٹمنٹ اور ریگولرائزیشن جیسی تکنیکوں کے ذریعے، اوور فٹنگ کو روکا جاتا ہے، اور جنرلائزیشن کو بڑھایا جاتا ہے۔ تازہ ترین توجہ کے طریقہ کار کو شامل کرنے سے ڈیٹا کی اہم خصوصیات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے، کام کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت ملتی ہے۔

تکنیکی تفصیلات

1. ماڈل آرکیٹیکچر: انٹیگریٹڈ CNN اور LSTM ماڈیولز کے ساتھ ملٹی لیئر نیورل نیٹ ورکس کو نمایاں کرتے ہوئے، یہ ماڈل کثیر جہتی ڈیٹا ان پٹ کو ہینڈل کرتا ہے۔ یہ غیر خطی خصوصیات کو سیکھنے کے لیے ایکٹیویشن فنکشنز جیسے ReLU (Rectified Linear Unit) اور tanh (hyperbolic tangent) کا استعمال کرتا ہے۔
2. ٹریننگ الگورتھم: ایڈم آپٹیمائزیشن الگورتھم کو استعمال کرتے ہوئے، جو کہ ایک سرکردہ اپٹیو گریڈینٹ ڈیسنٹ طریقہ ہے، پیرامیٹرز کو مؤثر طریقے سے کراس اینٹروپی نقصان کے فنکشن کے ذریعے پیچیدہ کاموں میں ہم آہنگی کے لیے اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔
3. ان پٹ کے اعداد و شمار: متن، تصاویر، اور ٹائم سیریز کے ڈیٹا سمیت متنوع ان پٹ فارمیٹس کی حمایت کرتے ہوئے، ٹریننگ کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے ان پٹ ڈیٹا کی خصوصیات کو معیاری بنانے، معمول پر لانے اور نکالنے کے لیے پری پروسیسنگ کا استعمال کیا جاتا ہے۔
4. ماڈل کی تشخیص: اس کا متعدد کاموں پر سختی سے جائزہ لیا گیا ہے، درجہ بندی کی درستگی، یاد کرنے، اور F1 سکور جیسے میٹرکس میں شاندار کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہوئے، متن کی درجہ بندی، تصویر کی شناخت، اور ترتیب پیشین گوئی کے کاموں میں مرکزی دھارے کے ماڈلز کو مستقل طور پر پیچھے چھوڑنا۔

تکنیکی اشارے

1. متن کی درجہ بندی: 1% سے اوپر درستگی اور F95 سکور حاصل کرتا ہے۔
2. تصویری شناخت: 98% ٹاپ-1 سے زیادہ درستگی حاصل کرتا ہے۔
3. تسلسل کی پیشن گوئی: روایتی ماڈلز کے مقابلے میں اوسط مطلق غلطی اور اوسط مربع غلطی میں 30% سے زیادہ کمی دکھاتا ہے۔

دیگر AI ماڈلز کے ساتھ DeepSeek کا موازنہ

نتیجہ:

جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کر رہی ہے، ڈیپ سیک ایک اعلی درجے کے ڈیپ لرننگ ماڈل کے طور پر نمایاں ہے جو متنوع شعبوں میں خاطر خواہ صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ اس کی شاندار کارکردگی میٹرکس اور وسیع پیمانے پر ایپلی کیشنز صنعتوں کے اندر اختراع اور ترقی کے لیے اتپریرک کے طور پر کام کرتی ہیں۔ آگے دیکھتے ہوئے، مزید تحقیقی پیشرفت کے انضمام کے ساتھ، DeepSeek مختلف ڈومینز میں اور بھی زیادہ اثر و رسوخ استعمال کرنے کے لیے تیار ہے، جس سے AI ٹیکنالوجی میں مزید ترقی ہوگی۔

کال کیسے کریں؟ Deepseek R1 CometAPI سے API

deepseek-r1-0528 CometAPI میں API قیمتوں کا تعین، سرکاری قیمت میں 20% چھوٹ:

• ان پٹ ٹوکنز: $0.44/M ٹوکن
• آؤٹ پٹ ٹوکنز: $1.752/M ٹوکن

مطلوبہ اقدامات

• داخل ہوجاو cometapi.com. اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں، تو براہ کرم پہلے رجسٹر کریں۔
• انٹرفیس کی رسائی کی سند API کلید حاصل کریں۔ ذاتی مرکز میں API ٹوکن پر "ٹوکن شامل کریں" پر کلک کریں، ٹوکن کی حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔
• اس سائٹ کا یو آر ایل حاصل کریں: https://api.cometapi.com/

استعمال کے طریقے

1. منتخب کریں “**deepseek-r1-0528**API کی درخواست بھیجنے اور درخواست کا باڈی سیٹ کرنے کے لیے اینڈ پوائنٹ۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست کا باڈی ہماری ویب سائٹ API دستاویز سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔
2. بدل دیں۔ آپ کے اکاؤنٹ سے اپنی اصل CometAPI کلید کے ساتھ۔
3. مواد کے خانے میں اپنا سوال یا درخواست داخل کریں—یہ وہی ہے جس کا ماڈل جواب دے گا۔
4. . تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API جواب پر کارروائی کریں۔

Comet API میں ماڈل تک رسائی کی مزید معلومات کے لیے براہ کرم دیکھیں API دستاویز یا میں ان کی کوشش کریں AI کھیل کا میدان.

Comet API میں ماڈل کی قیمت کی معلومات کے لیے براہ کرم دیکھیں https://api.cometapi.com/pricing.