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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-chat',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Tauchen Sie ein in die Funktionen von DeepSeek-V3, ein hochmodernes, großes Sprachmodell, entwickelt von DeepSeek AI. Dieses fortschrittliche Modell ist darauf ausgelegt, hervorragende Leistungen im natürlichen Sprachverständnis und der Generierung zu erbringen und basiert auf einer innovativen Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur.
✨ DeepSeek-V3: Kerninformationen
- Modellbezeichnung: DeepSeek-V3
- Entwickler: DeepSeek KI
- Veröffentlichungsdatum: 26. Dezember 2024
- Version: 1.0
- Modelltyp: Großes Sprachmodell (LLM)
Preisgestaltung: Eingabe 0,0015750 $ | Ausgabe 0,0015750 $ pro 1000 Token.
💡 Hauptmerkmale & Architektonische Innovationen
- Architektur des Expertenmixes (MoE): Nutzt einen dynamischen Aktivierungsmechanismus, der nur die für jede Aufgabe notwendigen Parameter aktiviert, optimiert so die Ressourcennutzung und verfügt über 685 Milliarden Parameter, von denen pro Token nur 37 Milliarden aktiviert sind.
- Multi-Head Latent Attention (MLA): Verbessert das Kontextverständnis durch mehrfaches Extrahieren wichtiger Details und steigert so die Genauigkeit und Effizienz in komplexen Szenarien.
- Multi-Token-Vorhersage (MTP): Generiert mehrere Token gleichzeitig, wodurch die Inferenz deutlich beschleunigt und die Leistung bei komplexen Benchmarks verbessert wird.
- Außergewöhnliche Leistungskennzahlen: Erzielt in verschiedenen Benchmarks hohe Punktzahlen, darunter MMLU (87,1 %), BBH (87,5 %)und anspruchsvolle mathematische Denkaufgaben.
- Effizientes Training: Für das vollständige Training wurden lediglich 2,788 Millionen GPU-Stunden benötigt, was eine bemerkenswerte Kosteneffizienz beweist.
🎯 Vorgesehene Anwendungsfälle
DeepSeek-V3 ist für Entwickler und Forscher konzipiert, die fortgeschrittene Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Anwendungen wie den folgenden implementieren möchten:
- Fortschrittliche Chatbots und Konversations-KI
- Intelligente Lernwerkzeuge
- Automatisierte Inhaltsgenerierung
- Anspruchsvolle Unterstützung bei der Codierung
🌐 Sprachunterstützung: Das Modell bietet Mehrsprachigkeitwodurch seine Vielseitigkeit in unterschiedlichen sprachlichen Kontexten erhöht wird.
⚙️ Technischer Tiefeneinblick
Architekturaufschlüsselung
Im Kern DeepSeek-V3 nutzt ein Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur Zur effizienten Verarbeitung wird nur eine Teilmenge der Parameter je nach Aufgabe aktiviert. Dies wird außerdem ergänzt durch Multi-Head Latent Attention (MLA) um das Kontextverständnis deutlich zu verbessern.
Umfassende Trainingsdaten
Das Modell wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert, der aus Folgendem besteht: 14,8 Billionen Token, sorgfältig zusammengestellt aus vielfältigen und qualitativ hochwertigen Texten.
- Datenquelle und -größe: Eine umfangreiche Sammlung, die ein breites Spektrum an Themen und Genres abdeckt und somit vielseitig einsetzbar ist.
- Diversität und Voreingenommenheit: Die Trainingsdaten wurden sorgfältig ausgewählt, um Verzerrungen zu minimieren und gleichzeitig die Vielfalt der Themen und Stile zu maximieren, damit das Modell abwechslungsreiche und faire Ergebnisse liefert.
📈 Leistungskennzahlen & Branchenvergleich
DeepSeek-V3 zeigt in führenden Benchmarks durchweg überragende Leistung. Einen detaillierten visuellen Vergleich mit anderen Modellen finden Sie in der Abbildung unten:
Visueller Vergleich der Leistung von DeepSeek-V3 mit anderen prominenten Modellen.
💻 Erste Schritte & Integration
Codebeispiele
DeepSeek-V3 ist problemlos verfügbar auf der KI/ML-API-Plattform unter dem Namen "DeepSeek V3"Integrieren Sie es mithilfe von Standard-API-Aufrufen in Ihre Anwendungen.
# Beispiel: Python-API-Aufruf für DeepSeek-V3
Import OpenAI
openai.api_base = "https://api.ai.cc/v1"
openai.api_key = "IHR_API-SCHLÜSSEL"
response = openai.chat.completions.create(
Modell="deepseek/deepseek-chat",
Nachrichten=[
{"Rolle": "Benutzer", "Inhalt": „Erläutern Sie die Architektur des Expertenmixes.“}
]
)
drucken(response.choices[0].message.content)
API-Dokumentation
Umfassend API-Dokumentation steht zur Verfügung, um Entwickler bei der nahtlosen Integration und Nutzung zu unterstützen.
⚖️ Ethische Richtlinien & Verantwortungsvolle KI
DeepSeek AI legt großen Wert auf ethische Überlegungen im Bereich der KI-Entwicklung. Sie setzen sich für Transparenz hinsichtlich der Fähigkeiten und Grenzen des Modells ein und fördern aktiv einen verantwortungsvollen Umgang, um Missbrauch oder schädliche Anwendungen der generierten Inhalte zu verhindern.
📜 Lizenzinformationen
DeepSeek-V3 ist unter einer Open-Source-LizenzDiese Lizenz gewährt sowohl Forschungs- als auch kommerzielle Nutzungsrechte und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung ethischer Standards in Bezug auf Urheberrechte und geistiges Eigentum.
Sind Sie bereit, DeepSeek-V3 in Ihr nächstes innovatives Projekt zu integrieren?
Hier erhalten Sie Zugriff auf die DeepSeek V3 API!❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist DeepSeek-V3 und was macht es einzigartig?
DeepSeek-V3 ist ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM) von DeepSeek AI. Seine Einzigartigkeit liegt in seiner fortschrittlichen Mixture-of-Experts-Architektur (MoE), die 685 Milliarden Parameter effizient verwaltet, indem sie nur 37 Milliarden pro Token aktiviert. Dies gewährleistet hohe Leistung und Effizienz bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.
2. Wie geht DeepSeek-V3 mit komplexen Kontexten um und wie beschleunigt er die Inferenz?
Es nutzt Multi-Head Latent Attention (MLA) für ein besseres Kontextverständnis und Multi-Token Prediction (MTP) zur gleichzeitigen Generierung mehrerer Token, wodurch die Inferenz deutlich beschleunigt und die Leistung bei komplexen Benchmarks verbessert wird.
3. Was sind die Hauptanwendungsgebiete von DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 wurde für Entwickler und Forscher konzipiert, um fortschrittliche Anwendungen wie intelligente Chatbots, Lernwerkzeuge, Plattformen zur Inhaltsgenerierung und anspruchsvolle Programmierhilfe zu ermöglichen und dabei die Mehrsprachigkeit und die NLP-Fähigkeiten zu nutzen.
4. Wo finde ich die API und die detaillierte Dokumentation für DeepSeek-V3?
Die DeepSeek-V3-API ist auf der KI/ML-API-Plattform verfügbar. Umfassend API-Dokumentation Sie finden die Informationen dort, und Sie können API-Zugriff erhalten, indem Sie sich anmelden. HierDie
5. Ist DeepSeek-V3 Open Source, und wie lauten die Lizenzbedingungen?
Ja, DeepSeek-V3 wird unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht, die sowohl Forschungs- als auch kommerzielle Nutzung erlaubt. Dies gewährleistet die Einhaltung ethischer Standards in Bezug auf Urheberrechte und fördert gleichzeitig eine breite Akzeptanz und Innovation.
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