DeepSeek-Chat là gì?
DeepSeek-Chat đề cập đến các triển khai hướng hội thoại của DeepSeek được xây dựng trên dòng DeepSeek V3 (gần đây nhất là DeepSeek-V3.2 và biến thể hiệu năng cao DeepSeek-V3.2-Speciale). Các mô hình này là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) “ưu tiên lập luận”, được tối ưu cho lập luận ngữ cảnh dài, sử dụng công cụ (quy trình tác tử), tác vụ mã và toán.
Các tính năng chính và điểm nhấn kiến trúc
- Thiết kế ưu tiên lập luận & suy luận lai: DeepSeek nhấn mạnh chế độ kép “suy nghĩ/không suy nghĩ” để cùng một bộ trọng số có thể hoạt động như một bộ tạo nhanh hoặc như một tác tử cân nhắc kỹ lưỡng, nội bộ lập kế hoạch nhiều bước trước khi gọi công cụ (marketing của họ gọi là “suy nghĩ trong quá trình sử dụng công cụ”). Điều này được tích hợp trong dữ liệu huấn luyện và UX sản phẩm.
- Ngữ cảnh dài và chú ý thưa: DeepSeek triển khai một biến thể chú ý thưa/hiệu quả (được quảng bá là DeepSeek Sparse Attention / NSA) nhằm giúp cửa sổ 100k+ token khả thi và rẻ hơn khi chạy so với chú ý dày đặc ở cùng độ dài. Đây là lõi trong tuyên bố hỗ trợ tài liệu rất lớn/lịch sử tác tử dài.
Hiệu năng benchmark (một số chỉ số có thể tái lập)
Dưới đây là các con số tiêu biểu rút ra từ bảng benchmark công khai của DeepSeek V3 (Hugging Face / kết quả từ nhà cung cấp). Khi trích dẫn benchmark, lưu ý các trang của nhà cung cấp thường kiểm soát thiết lập đánh giá (temperature, thiết lập prompt, giới hạn độ dài đầu ra) và đánh giá nhiều chỉ số; các con số dưới đây là điểm nổi bật đại diện chứ không phải bảng đầy đủ.
- Toán học:
- MATH-500 (EM): ~90.2% (DeepSeek-V3 báo cáo).
- GSM8K: ~89.3% (độ chính xác toán 8-shot được báo cáo trong bảng của nhà cung cấp).
- Mã: Code HumanEval (Pass@1): các bảng của nhà cung cấp cho thấy 65.2% (0-shot) trong một bảng đánh giá và tỉ lệ cao hơn trong thiết lập trò chuyện/tạo mã (các biến thể đánh giá khác nhau cho Pass@1 lên tới đầu-80 khi dùng cấu hình chat/mã chuyên biệt). (Xem trang benchmark của nhà cung cấp để biết biến thể đánh giá chính xác.)
- Lập luận tổng quát & benchmark: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 xếp hạng cao so với các mô hình mở khác và được báo cáo là cạnh tranh hoặc tiệm cận các mô hình đóng tuyến đầu trên các benchmark lập luận và giải quyết vấn đề được chọn trong bảng của nhà cung cấp. Tài liệu của nhà cung cấp nhấn mạnh các thắng lợi mạnh ở hạng mục toán và mã.
Cách truy cập API deepseek-chat
Bước 1: Đăng ký khóa API
Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.
Bước 2: Gửi yêu cầu tới API deepseek-chat
Chọn endpoint “deepseek-chat\ \” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức yêu cầu và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế trong tài khoản của bạn. base url is Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo ra.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.