DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 API（deepseek-r1-0528）是一套强大的编程接口，提供对深度搜索与数据挖掘技术的访问，支持从大规模数据集中挖掘有价值的信息。最新模型为 deepseek-r1-0528（截至 2025 年 5 月）。

deepseek-r1-0528

截至 2025 年 5 月，Deepseek r1 API 的最新版本为 deepseek-r1-0528。用户可在 cometAPI 中调用。

更新亮点

• 大规模参数量：R1-0528 现采用约 6710 亿参数——较原始 R1 略有提升——带来更细致的模式识别与更深入的上下文跟踪。
• 更智能的推理：内部评测显示在逻辑密集型基准上取得可测量增益，在复杂查询中实现更连贯的多步推理。
• 增强的代码生成：代码补全准确性提升，减少语法错误，并在 Python、JavaScript 等语言中生成更符合习惯的结构。
• 更高的可靠性：优化了响应一致性与故障率，超时更少，在事实性任务上的幻觉更低。

另请参阅 DeepSeek Unveils DeepSeek R1-0528 Update to Its Open-Source Reasoning Model

DeepSeek 基本信息

DeepSeek 是一款专为大数据处理与分析设计的深度学习模型，聚焦优化信息检索、自然语言处理与数据挖掘等任务。由全球顶尖高校与公司组成的 AI 专家团队开发，融合前沿技术与最新研究成果。

DeepSeek 的技术描述与关键特性

该模型利用模拟人脑神经连接的深度神经网络（DNN），实现对大规模数据的高效处理与分析。其采用多层感知机（MLP）结构，并整合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的特性，在处理图像、文本与序列数据方面表现出色。

DeepSeek 的关键特性包括：

1. 多模态数据处理：可高效处理文本、图像与音频等多种数据类型，拓展了跨领域的可用性，例如结合文本分析与图像识别实现综合评估。
2. 自适应注意力机制：自适应注意力机制智能突出关键数据属性，在自然语言处理与情感分析等任务中显著提升准确性。
3. 可扩展的模块化架构：采用模块化设计，允许用户按需定制与优化，可组合多种网络层与激活函数，实现定制化配置。
4. 实时数据更新与学习：支持实时数据流处理与在线学习，在动态环境中持续更新决策能力。
5. 增强的训练效率：在大规模分布式计算中采用诸如 Adam 的先进优化算法，缩短训练时间的同时保持高精度。
6. 鲁棒的容错性：在处理不完整或噪声数据时仍保持强劲性能。鲁棒损失函数与正则化技术确保在非理想条件下的适应性。

通过自适应学习率调整与正则化等技术，防止过拟合并提升泛化能力。引入最新注意力机制可有效捕捉关键数据特征，进一步提升任务的准确性与效率。

技术细节

1. 模型架构：采用集成 CNN 与 LSTM 模块的多层神经网络，能够处理多维数据输入。使用 ReLU（修正线性单元）与 tanh（双曲正切）等激活函数学习非线性特征。
2. 训练算法：采用 Adam 优化算法这一领先的自适应梯度下降方法，通过交叉熵损失函数在复杂任务中高效更新参数并收敛。
3. 数据输入：支持文本、图像与时间序列等多样输入格式，通过预处理进行标准化、归一化与特征提取，以提升训练效率。
4. 模型评估：在多项任务上进行严格评估，在分类准确率、召回率与 F1 分数等指标上表现优异，在文本分类、图像识别与序列预测任务中持续优于主流模型。

技术指标

1. 文本分类：准确率与 F1 分数均超过 95%。
2. 图像识别：Top-1 准确率超过 98%。
3. 序列预测：相较传统模型，平均绝对误差与均方误差降低超过 30%。

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比

结论：

随着技术发展，DeepSeek 作为先进的深度学习模型在各领域展现出巨大潜力。其卓越的性能指标与广泛的应用为各行业的创新与发展提供助力。展望未来，伴随更多研究进展的融合，DeepSeek 有望在更多领域发挥更大影响力，推动 AI 技术进一步发展。

如何通过 CometAPI 调用 Deepseek R1 API

CometAPI 中 deepseek-r1-0528 API 定价，较官方价优惠 20%：

• 输入 Tokens：$0.44 / M tokens
• 输出 Tokens：$1.752 / M tokens

必需步骤

• 登录 cometapi.com。若尚未成为用户，请先注册
• 获取该接口的访问凭证 API Key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取令牌密钥：sk-xxxxx 并提交
• 获取站点的 URL：https://api.cometapi.com/

使用方法

1. 选择 “deepseek-r1-0528” 端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可在我们的网站 API 文档中获取。我们的网站也提供 Apifox 测试，方便您使用。
2. 将 <YOUR_AIMLAPI_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI Key。
3. 在 content 字段中插入您的问题或请求——模型将对此进行响应。
4. 处理 API 响应以获取生成的答案。

关于在 Comet API 中访问更多模型的信息，请参见 API doc 或在 AI Playground 中试用。

关于 Comet API 中的模型价格信息，请参见 https://api.cometapi.com/pricing。