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Acceso
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}")
Detalle del producto
Sumérgete en las capacidades de Búsqueda profunda-V3, un modelo de lenguaje grande de vanguardia diseñado por DeepSeek AI. Este modelo avanzado está diseñado para destacar en la comprensión y generación de lenguaje natural, gracias a una innovadora arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE).
✨ DeepSeek-V3: Información básica
- Nombre del modelo: Búsqueda profunda-V3
- Revelador: Inteligencia artificial DeepSeek
- Fecha de lanzamiento: 26 de diciembre de 2024
- Versión: 1.0
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje grande (LLM)
Precios: Entrada $0.0015750 | Salida $0.0015750 por cada 1000 tokens.
💡 Características principales e innovaciones arquitectónicas
- Arquitectura de mezcla de expertos (MoE): Emplea un mecanismo de activación dinámico que solo activa los parámetros necesarios para cada tarea, optimizando la utilización de recursos y contando con 685 mil millones de parámetros con solo 37 mil millones activados por token.
- Atención latente multicabeza (MLA): Mejora la comprensión del contexto al extraer detalles clave varias veces, lo que mejora la precisión y la eficiencia en escenarios complejos.
- Predicción de múltiples tokens (MTP): Genera varios tokens simultáneamente, lo que acelera significativamente la inferencia y mejora el rendimiento en puntos de referencia complejos.
- Métricas de rendimiento excepcionales: Logra puntuaciones altas en varios puntos de referencia, incluidos MMLU (87,1%), BBH (87,5%)y tareas de razonamiento matemático avanzado.
- Entrenamiento eficiente: Se necesitaron solo 2,788 millones de horas de GPU para un entrenamiento completo, lo que demuestra una notable relación coste-beneficio.
Casos de uso previstos
Búsqueda profunda-V3 Está diseñado para desarrolladores e investigadores que buscan implementar capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural en aplicaciones como:
- Chatbots avanzados e IA conversacional
- Herramientas educativas inteligentes
- Generación automatizada de contenido
- Asistencia de codificación sofisticada
🌐 Soporte de idiomas: El modelo ofrece soporte multilingüe, mejorando su versatilidad en diversos contextos lingüísticos.
⚙️ Análisis técnico profundo
Desglose de la arquitectura
En esencia, Búsqueda profunda-V3 utiliza un Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) Para un procesamiento eficiente, activando solo un subconjunto de sus parámetros según la tarea. Esto se complementa con Atención latente multicabezal (MLA) para mejorar significativamente la comprensión del contexto.
Datos de entrenamiento completos
El modelo se entrenó en un amplio conjunto de datos que consta de 14,8 billones de tokens, cuidadosamente seleccionados a partir de textos diversos y de alta calidad.
- Fuente de datos y tamaño: Una colección sólida que abarca una amplia gama de temas y géneros para mayor versatilidad.
- Diversidad y sesgo: Los datos de entrenamiento fueron seleccionados rigurosamente para minimizar los sesgos y maximizar la diversidad de temas y estilos, garantizando así que el modelo genere resultados variados y justos.
📈 Métricas de rendimiento y comparación de la industria
DeepSeek-V3 demuestra un rendimiento superior en las principales pruebas de rendimiento. Para una comparación visual detallada con otros modelos, consulte la imagen a continuación:
Comparación visual del rendimiento de DeepSeek-V3 con otros modelos destacados.
💻 Primeros pasos e integración
Ejemplos de código
DeepSeek-V3 está disponible en Plataforma API de IA/ML bajo el nombre Búsqueda profunda V3Intégrelo en sus aplicaciones mediante llamadas API estándar.
# Ejemplo: llamada a la API de Python para DeepSeek-V3
importar openai
openai.api_base = "https://api.ai.cc/v1"
openai.api_key = "SU_CLAVE_API"
respuesta = openai.chat.completions.create(
modelo="búsqueda profunda/chat de búsqueda profunda",
mensajes=[
{"role": "usuario", "contenido": "Explique la arquitectura de mezcla de expertos".}
]
)
imprimir(respuesta.opciones[0].mensaje.contenido)
Documentación de la API
Integral Documentación de la API está disponible para guiar a los desarrolladores a través de una integración y uso sin inconvenientes.
⚖️ Pautas éticas e IA responsable
DeepSeek AI pone gran énfasis en consideraciones éticas En el desarrollo de IA, abogan por la transparencia respecto a las capacidades y limitaciones del modelo y fomentan activamente el uso responsable para evitar el uso indebido o las aplicaciones perjudiciales del contenido generado.
Información sobre licencias
DeepSeek-V3 está disponible bajo una licencia de código abiertoEsta licencia otorga derechos de uso tanto para investigación como para uso comercial, al tiempo que garantiza el cumplimiento de los estándares éticos relativos a los derechos de los creadores y la propiedad intelectual.
¿Está listo para integrar DeepSeek-V3 en su próximo proyecto innovador?
¡Obtenga acceso a la API de DeepSeek V3 aquí!❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es DeepSeek-V3 y qué lo hace único?
DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia de DeepSeek AI. Su singularidad reside en su arquitectura avanzada de Mezcla de Expertos (MoE), que gestiona eficientemente 685 mil millones de parámetros activando solo 37 mil millones por token, lo que garantiza un alto rendimiento y eficiencia en tareas de lenguaje natural.
2. ¿Cómo maneja DeepSeek-V3 el contexto complejo y acelera la inferencia?
Utiliza atención latente de múltiples cabezas (MLA) para una mejor comprensión del contexto y predicción de múltiples tokens (MTP) para generar varios tokens simultáneamente, acelerando significativamente la inferencia y mejorando el rendimiento en puntos de referencia complejos.
3. ¿Cuáles son las principales aplicaciones de DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 está diseñado para que desarrolladores e investigadores impulsen aplicaciones avanzadas como chatbots inteligentes, herramientas educativas, plataformas de generación de contenido y asistencia de codificación sofisticada, aprovechando su soporte en múltiples idiomas y capacidades de PNL.
4. ¿Dónde puedo encontrar la API y la documentación detallada de DeepSeek-V3?
La API DeepSeek-V3 está disponible en la plataforma API AI/ML. Documentación de la API se puede encontrar allí y puedes obtener acceso a la API registrándote aquí.
5. ¿DeepSeek-V3 es de código abierto y cuáles son sus términos de licencia?
Sí, DeepSeek-V3 se publica bajo una licencia de código abierto que permite tanto la investigación como el uso comercial. Esto garantiza el cumplimiento de los estándares éticos en materia de derechos de autor, a la vez que fomenta una amplia adopción e innovación.
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