API DeepSeek R1 (deepseek-r1-0528) là một giao diện lập trình mạnh mẽ cung cấp quyền truy cập vào các công nghệ tìm kiếm sâu và khai thác dữ liệu, cho phép trích xuất thông tin có giá trị từ các tập dữ liệu quy mô lớn. Các mô hình mới nhất là deepseek-r1-0528 (Tính đến tháng 2025 năm XNUMX).
deepseek-r1-0528
Tính đến tháng 2025 năm 1, phiên bản mới nhất của API Deepseek rXNUMX là deepseek-r1-0528. Người dùng có thể gọi trong cometAPI.
Cập nhật nội dung nổi bật
- Thang đo tham số lớn:R1-0528 hiện tận dụng khoảng 671 tỷ tham số—tăng nhẹ so với R1 ban đầu—cho phép nhận dạng mẫu sắc thái hơn và theo dõi ngữ cảnh sâu hơn.
- Lý luận thông minh hơn:Đánh giá nội bộ cho thấy mức tăng có thể đo lường được trên các chuẩn mực logic chuyên sâu, với suy luận nhiều bước mạch lạc hơn trên các truy vấn phức tạp.
- Tạo mã nâng cao: Độ chính xác của việc hoàn thành mã đã được cải thiện, giảm lỗi cú pháp và tạo ra các cấu trúc chuẩn mực hơn trong các ngôn ngữ như Python và JavaScript.
- Độ tin cậy cao hơn: Tính nhất quán của phản hồi và tỷ lệ thất bại đã được tối ưu hóa, với ít thời gian chờ hơn và ít trường hợp ảo giác hơn trong các nhiệm vụ thực tế.
Xem thêm DeepSeek công bố bản cập nhật DeepSeek R1-0528 cho mô hình lý luận nguồn mở của mình
Thông tin cơ bản về DeepSeek
DeepSeek là một mô hình học sâu được thiết kế riêng cho xử lý và phân tích dữ liệu lớn, tập trung vào việc tối ưu hóa các tác vụ như truy xuất thông tin, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác dữ liệu. Được phát triển bởi một nhóm chuyên gia AI từ các trường đại học và công ty hàng đầu trên toàn cầu, mô hình này tích hợp các kỹ thuật tiên tiến và các phát hiện nghiên cứu hiện đại.
Mô tả kỹ thuật và các tính năng chính của DeepSeek
Mô hình sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) mô phỏng các kết nối nơ-ron của não người, cho phép xử lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Nó kết hợp cấu trúc perceptron nhiều lớp (MLP) trong khi tích hợp các tính năng từ mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM), giúp nó cực kỳ hiệu quả trong việc xử lý hình ảnh, văn bản và dữ liệu tuần tự.
Các tính năng chính của DeepSeek bao gồm:
- Xử lý dữ liệu đa phương thức:Có khả năng xử lý hiệu quả nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh, khả năng này mở rộng khả năng sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như kết hợp phân tích văn bản và nhận dạng hình ảnh để đánh giá toàn diện.
- Cơ chế chú ý thích ứng:Cơ chế chú ý thích ứng sẽ nhấn mạnh một cách thông minh các thuộc tính dữ liệu quan trọng, tăng cường đáng kể độ chính xác trong các tác vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm.
- Kiến trúc mô-đun có thể mở rộng:Với thiết kế dạng mô-đun, cho phép người dùng tùy chỉnh và tối ưu hóa theo nhu cầu cụ thể, kết hợp nhiều lớp mạng và chức năng kích hoạt khác nhau để tạo ra cấu hình phù hợp.
- Cập nhật dữ liệu và học tập theo thời gian thực:Hỗ trợ xử lý luồng dữ liệu thời gian thực và học trực tuyến, liên tục cập nhật khả năng ra quyết định trong môi trường năng động.
- Hiệu quả đào tạo nâng cao:Sử dụng các thuật toán tối ưu hóa tiên tiến như trình tối ưu hóa Adam trong điện toán phân tán quy mô lớn, thời gian đào tạo được rút ngắn trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao.
- Khả năng chịu lỗi mạnh mẽ: Ngay cả khi xử lý dữ liệu không đầy đủ hoặc nhiễu, hiệu suất mạnh mẽ vẫn được duy trì. Các hàm mất mát mạnh mẽ và các kỹ thuật chính quy đảm bảo khả năng thích ứng trong các điều kiện không tối ưu.
Thông qua các kỹ thuật như điều chỉnh tốc độ học thích ứng và chính quy hóa, tình trạng quá khớp được ngăn chặn và khái quát hóa được tăng cường. Việc đưa vào các cơ chế chú ý mới nhất cho phép nắm bắt hiệu quả các tính năng dữ liệu chính, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của nhiệm vụ.
Chi tiết kỹ thuật
- Kiến trúc mô hình:Với mạng nơ-ron đa lớp tích hợp các mô-đun CNN và LSTM, mô hình xử lý dữ liệu đầu vào đa chiều. Nó sử dụng các hàm kích hoạt như ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu) và tanh (tangent hyperbolic) để học các tính năng phi tuyến tính.
- Thuật toán đào tạo:Sử dụng thuật toán tối ưu hóa Adam, một phương pháp giảm dần độ dốc thích ứng hàng đầu, các tham số được cập nhật hiệu quả để hội tụ trong các tác vụ phức tạp thông qua hàm mất entropy chéo.
- Đầu vào dữ liệu:Hỗ trợ nhiều định dạng đầu vào khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và dữ liệu chuỗi thời gian, xử lý trước được sử dụng để chuẩn hóa, chuẩn hóa và trích xuất các tính năng dữ liệu đầu vào, nâng cao hiệu quả đào tạo.
- Đánh giá mô hình:Nó đã được đánh giá nghiêm ngặt trên nhiều tác vụ, vượt trội về các số liệu như độ chính xác phân loại, khả năng thu hồi và điểm F1, luôn vượt trội hơn các mô hình chính thống trong phân loại văn bản, nhận dạng hình ảnh và các tác vụ dự đoán trình tự.
Các chỉ số kỹ thuật
- Phân loại văn bản: Đạt độ chính xác và điểm F1 trên 95%.
- Nhận dạng hình ảnh: Đạt độ chính xác Top-98 trên 1%.
- Dự đoán trình tự: Hiển thị mức giảm hơn 30% về sai số tuyệt đối trung bình và sai số bình phương trung bình so với các mô hình truyền thống.
So sánh DeepSeek với các mô hình AI khác
Kết luận:
Khi công nghệ tiến triển, DeepSeek nổi bật như một mô hình học sâu tiên tiến thể hiện tiềm năng đáng kể trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các số liệu hiệu suất nổi bật và ứng dụng rộng rãi của nó đóng vai trò là chất xúc tác cho sự đổi mới và phát triển trong các ngành công nghiệp. Nhìn về phía trước, với sự tích hợp của nhiều tiến bộ nghiên cứu hơn, DeepSeek sẵn sàng tạo ra ảnh hưởng lớn hơn nữa trên nhiều lĩnh vực khác nhau, thúc đẩy những tiến bộ hơn nữa trong công nghệ AI.
Cách gọi Deepseek R1 API từ CometAPI
deepseek-r1-0528 Giá API trong CometAPI，giảm giá 20% so với giá chính thức:
- Mã thông báo đầu vào: 0.44 đô la/M mã thông báo
- Mã thông báo đầu ra: 1.752 đô la/M mã thông báo
Các bước cần thiết
- Đăng nhập vào " cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước
- Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, nhận khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.
- Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/
Phương pháp sử dụng
- Chọn hàng**
deepseek-r1-0528**” điểm cuối để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API của trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp thử nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn. - Thay thế bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn.
- Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường nội dung—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi.
- . Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo.
Để biết thêm thông tin về quyền truy cập mô hình trong Comet API, vui lòng xem Tài liệu API hoặc thử chúng trong sân chơi trí tuệ nhân tạo.
Để biết thông tin về Giá mẫu trong Comet API, vui lòng xem https://api.cometapi.com/pricing.
