Ano ang DeepSeek AI?

Ano ang DeepSeek AI?

Maikling sagot: Ang DeepSeek AI ay isang pamilya ng malalaking modelo ng wika - kasama ang mga produkto ng chat at API - na ginawa para sa pagsusulat, pag-coding, at mas malalalim na gawain sa pangangatwiran. Mahalaga ito kapag kailangan mo ng maaasahang pangkalahatang tulong o maingat, sunud-sunod na paglutas ng problema, lalo na kung ang pagiging tugma sa API na istilo ng OpenAI at transparent na pagpepresyo ng token ang mga prayoridad.

Mga pangunahing punto:

Pagpili ng modelo : Gamitin ang chat para sa malawak at pang-araw-araw na gawain; gumamit ng reasoner model para sa multi-step logic at structured problem solving.

Pagkontrol sa gastos : Subaybayan nang maaga ang paggamit ng token upang manatiling mahulaan ang pagsingil at manatiling bihira ang mga sorpresa.

Mga pananggalang sa katumpakan : Kapag mahalaga ang mga katotohanan, umasa sa mga dokumentong nakuha o pinagmulan sa halip na sa memorya ng modelo.

Kahandaan sa integrasyon : Ang mga OpenAI-compatible API ay maaaring makabawas sa refactoring at mapabilis ang implementasyon.

Kamalayan sa Panganib : Ituring ang mga output bilang mga draft, at suriin para sa mga pagkakamali o hindi sinasadyang paglalantad ng sensitibong datos.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

Ano ang DeepSeek AI? Infographic

🔗 Ano ang etika ng AI
Mga prinsipyong gumagabay sa responsable, patas, at malinaw na mga desisyon sa AI.

🔗 Ano ang AI bias
Paano lumilikha ng hindi patas na mga resulta ang hindi pantay na pagpili ng datos at disenyo.

🔗 Ano ang AI scalability
Mga paraan upang mapalago nang mahusay ang mga sistema ng AI nang hindi nawawala ang pagganap.

🔗 Ano ang maipapaliwanag na AI
Mga pamamaraan na nagbibigay-daan sa mga tao at pangkat na maunawaan ang modelo ng pangangatwiran.

Ano ang DeepSeek AI? Ang direktang kahulugan 🧩

Ano ang DeepSeek AI? Ito ay isang AI lab at product ecosystem na kilala sa ng DeepSeek (kapansin-pansin ang linyang "DeepSeek-V3" at linyang nakatuon sa pangangatwiran na "DeepSeek-R1"), kasama ang isang karanasan sa pakikipag-chat at isang API na maaaring i-integrate ng mga developer sa mga app. ( DeepSeek , deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 sa Hugging Face )

Kung gumamit ka na ng mga modernong AI chat tool, magiging pamilyar ang hugis nito: ipo-prompt mo ito gamit ang teksto, bubuo ito ng teksto pabalik. Mas makikita ang mga pagkakaiba sa mga pinagbabatayang modelo at kung paano ito naka-package:

Isang medyo di-perpektong metapora (ngunit magagamit): Ang DeepSeek ay hindi naman parang "iisang app" kundi parang isang kusina kung saan parehong sangkap ang ginagamit sa iba't ibang putahe - chat, API, distilled models, agent… naiintindihan mo na 🍳🤷♂️

Bakit mahalaga ang DeepSeek AI (higit pa sa ingay) 💡

May ilang dahilan kung bakit nabibigyang-pansin ng mga tao ang mga sumusunod:

  1. Ang mga pagpipilian sa arkitektura ng modelo na naglalayong maging epektibo
    ay inilarawan bilang isang Mixture-of-Experts (MoE) na modelo na may napakalaking kabuuang bilang ng parameter, ngunit mas kaunting "na-activate" na mga parameter bawat token, na makakatulong sa throughput at kahusayan sa gastos. ( DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv) )

  2. Isang malinaw na paghihiwalay sa pagitan ng "chat" at "pangangatwiran".
    Sa mga dokumento ng DeepSeek API, makikita mo ang mga opsyon sa modelo tulad ng deepseek-chat at deepseek-reasoner , na nagpapahiwatig ng iba't ibang target sa pag-optimize. ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Modelo at Pagpepresyo )

  3. tugma
    ng API sa mga format na istilo ng OpenAI ay nakakabawas sa alitan sa paglipat. Mukhang nakakabagot iyon hanggang sa ikaw na ang taong kailangang mag-refactor ng isang buong integration ng alas-2 ng umaga 🔧 ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Ang Iyong Unang Tawag sa API )

  4. Mga pattern ng pamamahagi ng bukas na modelo
    Ang ekosistema ng modelo ng DeepSeek ay kinabibilangan ng mga release at "distill" na variant na magagamit ng mga tao para sa eksperimento, pananaliksik, at mga prototype ng produkto. ( DeepSeek-R1 sa Hugging Face )

Ano ang bumubuo sa isang mahusay na bersyon ng isang DeepSeek AI workflow? ✅

Ito ang bahaging nilalaktawan ng karamihan, pagkatapos ay nagtataka kung bakit parang "medyo" ang mga resulta. Ang isang mahusay na bersyon ng paggamit ng DeepSeek AI ay hindi gaanong tungkol sa mahiwagang pag-uudyok at mas tungkol sa mga desisyon sa pag-setup.

Narito ang kadalasang pinakamahalaga:

  • Pumili ng tamang modelo para sa trabaho.
    Gumamit ng modelong na-optimize para sa chat para sa pagsulat, pagbubuod, at pangkalahatang tulong sa coding. Gamitin ang modelo ng pangangatwiran kapag kailangan mo ng mas malalim na paglutas ng problema sa maraming hakbang. ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Modelo at Pagpepresyo , Mga Dokumento ng DeepSeek API - Modelo ng Pangangatwiran (deepseek-reasoner) )

  • Bigyan ito ng istruktura, hindi lang basta instinct.
    Sa halip na "Tulungan mo ako sa marketing," subukan ang:

    • layunin

    • mga limitasyon (tono, haba, tagapakinig)

    • mga halimbawa ng kung ano ang hitsura ng "mabuti"

    • Ano ang dapat iwasan?
      Nakakagulat na epektibo ito. Parang pagbibigay ng mapa sa isang tao sa halip na pagsigaw ng direksyon mula sa umaandar na sasakyan 🚗💨

  • Gamitin ang pagkuha ng mga katotohanan.
    Kung mahalaga ang kawastuhan (mga patakaran, numero, detalye), huwag umasa sa memorya ng sinumang LLM. Gamitin ang iyong mga dokumento o mapagkukunan. Kung hindi, magkakaroon ka ng kumpiyansa sa mga kalokohan... at walang masisiyahan doon. 😬

  • Magdagdag ng magaan na loop ng pagsusuri.
    Kahit ang isang simpleng checklist (katumpakan, tono, format, mga limitasyon sa patakaran) ay maraming naitutulong.

Talahanayan ng paghahambing: DeepSeek AI kumpara sa iba pang sikat na opsyon sa AI 📊

Nasa ibaba ang isang praktikal na talahanayan ng paghahambing. Sinasadya ang mga presyo na "i-bucket" dahil maraming provider ang madalas na nagbabago ng mga plano, rehiyon, at mga tier, at ang mga eksaktong numero ay maaaring mabilis na maging lipas. (Gayundin, walang sinuman ang may gusto ng isang talahanayan na mali sa sandaling mailathala ito.) Ang pagpepresyo ng token ng DeepSeek API ay nailathala sa mga dokumento nito. ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Detalye ng Pagpepresyo (USD) )

Pamilya ng Kagamitan / Modelo Pinakamahusay para sa (madla) Pakiramdam ng presyo Bakit ito gumagana (kasama ang mga kakaibang katangian)
DeepSeek chat (web/app) Mga pang-araw-araw na gumagamit, manunulat, estudyante Kadalasang libreng magsimula Maayos na pakiramdam ng general assistant, mabilis subukan, maayos na tulong sa coding. Minsan gugustuhin mo pa rin ng mas maraming guardrail…
DeepSeek API ( deepseek-chat ) Mga tampok sa chat na bumubuo ng mga developer Nakabatay sa Token (nailathala) Madaling pagsasama at mahuhulaang mga talahanayan ng presyo; ang mga detalye ng caching ay malinaw. ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Detalye ng Pagpepresyo (USD) )
DeepSeek API ( deepseek-reasoner ) Ang mga developer ay nangangailangan ng mas malalim na pangangatwiran Batay sa Token (nailathala, mas mataas) Dinisenyo para sa mas mabibigat na pangangatwiran at mas mahabang workload na istilo ng kadena ng pag-iisip (kaya oo, mas mahal ito). ( DeepSeek API Docs - Pricing Details (USD) , DeepSeek API Docs - Reasoning Model (deepseek-reasoner) )
OpenAI (mga modelo ng ChatGPT + API) Malawak na pangkalahatan + malakas na ekosistema Suskrisyon + token Mahusay na kagamitan, maraming integrasyon, ngunit ang pagpepresyo at halo ng modelo ay maaaring magmukhang isang nagbabagong target.
Antropiko (Claude) Mahabang pagsulat, pagsusuri Suskrisyon + token Kadalasang mahusay sa tono at mga gawain sa konteksto; "mas ligtas" na karaniwang postura para sa maraming organisasyon.
Google (Gemini) Produktibidad sa lugar ng trabaho + multimodal Suskrisyon + token Malakas sa Google ecosystem; mainam para sa mga gawaing mixed media depende sa tier.
Meta (mga modelong Llama) Mga koponan na nagnanais ng flexibility sa open-weights Kadalasang "mga libreng timbang" + impra Dala mo ang sarili mong hosting, sarili mong mga kontrol - makapangyarihan, pero hindi plug-and-play.
Mga modelo ng Mistral Gusto ng mga developer ng bilis at kakayahang i-deploy Halo-halo (naka-host + mga timbang) Kadalasang mabilis at nababaluktot na mga pag-deploy; magandang panggitnang lugar para sa ilang mga stack.
Mga answer engine na parang kalituhan "Sagutin mo na lang" na paghahanap Suskrisyon Mainam para sa mabilisang daloy ng trabaho sa pananaliksik; hindi gaanong mainam para sa paggamit ng pribadong datos maliban kung maingat na na-configure.

Oo, medyo hindi pantay ang mesa. Sinasadya 'yan - palaging ganoon ang praktikal na paghahambing 😄

Isang mas malapitang pagtingin: Paano binubuo ang mga modelo ng DeepSeek (sa pananaw ng tao) 🧠

Ang DeepSeek-V3 ay inilalarawan bilang isang Mixture-of-Experts (MoE) model, ibig sabihin ay nakabalangkas ito upang hindi lahat ng parameter ay gamitin para sa bawat token. Sa halip, iruruta ng sistema ang mga token sa pamamagitan ng ilang "eksperto" habang naghuhula. Ang pampublikong paglalarawan ay nagtatala ng napakalaking kabuuang bilang ng parameter na may mas maliit na na-activate na subset bawat token , na isang paraan upang ma-target ng mga sistema ng MoE ang kahusayan. ( DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv) )

Binabanggit din sa parehong paglalarawan ang mga pagpipilian sa arkitektura tulad ng Multi-head Latent Attention (MLA) at "DeepSeekMoE," kasama ang mga layunin sa pagsasanay na naglalayong sa pagganap. ( DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv) )

Kung wala kang pakialam sa mga pangalan (medyo), narito ang pagsasalin:

  • Sinusubukan nilang makakuha ng mataas na kakayahan nang hindi binabayaran ang buong gastos sa pag-compute sa bawat oras .

  • Inaayos nila ang recipe at arkitektura ng pagsasanay para ang modelo ay maging sapat na mabilis para magamit at sapat na malakas para makipagkumpitensya .

  • Hinahati nila ang mga karanasan sa "chat" at "reasoning" para mapili mo ang behavior profile na gusto mo. ( DeepSeek API Docs - Models & Pricing )

DeepSeek chat vs DeepSeek API: ano ang pagkakaiba? 🔧

Natataranta ang mga tao dahil ang "DeepSeek" ay ginagamit bilang pangkalahatang termino.

DeepSeek chat (web/app)

  • Pinakamahusay para sa: kaswal na paggamit, mabilisang tulong sa coding, pagsusulat, brainstorming

  • Direktang nakikipag-ugnayan ka, hindi kinakailangan ang integrasyon

  • Mahusay para subukan ang personalidad at baseline ability ng modelo ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

DeepSeek API

Isang maliit na bagay: binanggit din sa mga dokumento na ang mga bersyon ng modelo ng API ay maaaring magkaiba sa mga bersyon ng app/web. Normal lang iyon sa buong industriya, ngunit mahalagang tandaan kapag naghahambing ka ng mga output. ( DeepSeek API Docs - Your First API Call , DeepSeek API Docs - Models & Pricing )

Kung ano ang tunay na magaling sa DeepSeek AI (at kung kailan ka nito nagulat) ✨

May mga karaniwang sitwasyon kung bakit ginagamit ng mga tao ang DeepSeek:

  • Tulong sa pag-coding : pagbuo ng mga function, refactoring, mga mungkahi sa pag-debug, pagsulat ng mga pagsusulit

  • Mga gawain sa pangangatwiran : mga hakbang sa matematika, mga palaisipang lohika, pagpaplano ng maraming limitasyon (mas mainam kung may modelo ng pangangatwiran) ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Modelo ng Pangangatwiran (deepseek-pangangatwiran) )

  • Pagbabago ng dokumento : muling pagsulat, pagbubuod, pagkuha ng nakabalangkas na impormasyon

  • Mga daloy ng trabaho na istilo ng ahente : kapag kailangan mo ng isang modelo na maaaring magplano, tumawag ng mga tool, at magpanatili ng mas mahabang thread (madalas na natutulungan ng mas malalaking limitasyon sa konteksto) ( DeepSeek API Docs - Ang Iyong Unang Tawag sa API )

Gayundin, isang praktikal na paalala: Ang mga modelong istilo ng MoE ay maaaring magmukhang "masigla" sa ilang mga pag-deploy. Hindi palagi, ngunit kadalasan ay napapansin ito ng mga tao. Hindi ito mahika, ito ay arkitektura at mga pagpipilian sa paghahatid lamang… ngunit maganda pa rin ang pakiramdam 😌

Mga limitasyon at panganib na dapat mong isipin ⚠️

Matatalim ang bawat LLM. Hindi eksepsiyon ang DeepSeek.

  • Mga halusinasyon
    Maaari itong mag-imbento ng mga detalyeng kapani-paniwala ngunit mali, lalo na kapag humingi ka ng mga detalye nang hindi nagbibigay ng mga reperensya.

  • Sensitibidad ng datos
    Kung nagpe-paste ka ng pribadong datos sa anumang naka-host na chat tool, dapat mo itong ituring bilang isang desisyon sa pagsunod, hindi isang desisyon para sa kaginhawahan. (Oo, kahit na "nagsusubok ka lang.")

  • Hindi Pagtugma ng Modelo
    Ang paggamit ng deepseek-chat para sa isang mahirap na gawain sa pangangatwiran ay maaaring parang pagsubok na maghiwa ng steak gamit ang kutsara. Makakarating ka rin diyan… sa kalaunan… ngunit maiinis ka. Gamitin ang modelo ng pangangatwiran kapag ang problema ay talagang maraming hakbang. ( DeepSeek API Docs - Models & Pricing , DeepSeek API Docs - Reasoning Model (deepseek-reasoner) )

  • Ingay ng ecosystem
    Ang mas malawak na tanawin ng modelo sa paligid ng DeepSeek ay kinabibilangan ng mga opisyal na modelo at mga "distilled" na variant. Ang mga distilled na modelo ay maaaring maging mahusay para sa pagpapatakbo ng mas maliliit na sistema, ngunit dapat mong malaman kung ano ang iyong idine-deploy at bakit. ( DeepSeek-R1 sa Hugging Face )

Nagkaroon din ng pampublikong kontrobersiya sa mas malawak na industriya tungkol sa model distillation at mga kasanayan sa mapagkumpitensyang pagsasanay. Hindi ako magpapadaloy ng drama dito, ngunit bahagi ito ng kontekstong binabanggit ng mga tao. ( Anthropic - Detecting and preventing distillation attacks , The Verge )

Paano magsimula sa DeepSeek AI nang hindi masyadong pinag-iisipan 🚀

Kung ikaw ay isang hindi teknikal na gumagamit:

  1. Subukan ang chat interface para sa iyong mga karaniwang gawain (pagsusulat, brainstorming, light coding). ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

  2. Kapag tumama ka sa pader, palitan ang istilo ng iyong prompt:

    • Papel na "Ikaw ay..."

    • "Mga Limitasyon..."

    • "Anyo ng output..."

  3. Kung ito ay matematika o lohika, subukan ang reasoning mode kung mayroon. ( DeepSeek API Docs - Reasoning Model (deepseek-reasoner) )

Kung ikaw ay isang developer:

  1. Magpasya kung kailangan mo ng chat o tagapaliwanag . ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Modelo at Pagpepresyo )

  2. Gamitin ang pamamaraang API docs at isaksak ito sa isang OpenAI-compatible client kung nasa stack mo na iyon. ( DeepSeek API Docs - Ang Iyong Unang API Call )

  3. Subaybayan ang paggamit ng token nang maaga. Ang mga gastos sa token ay kung saan ang "cool na prototype" ay nagiging "bakit ang singil na ito ay maanghang?" 🌶️ ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Detalye ng Pagpepresyo (USD) )

  4. Magdagdag ng mga guardrail:

    • mga limitasyon sa rate

    • agarang mga depensa sa iniksyon

    • pag-log at pag-redaksyon

Mga Madalas Itanong (FAQ): Ano ang DeepSeek AI? Mabilisang mga sagot 🙋♀️

Ano ang DeepSeek AI?
Isang hanay ng mga modelo at produkto ng wika ng AI (chat + API) na nauugnay sa DeepSeek lab, kabilang ang mga opsyon sa modelo na nakatuon sa chat at pangangatwiran. ( DeepSeek , Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Modelo at Pagpepresyo )

Ang DeepSeek ba ay "open source"?
Ang ilang modelo ng DeepSeek ay inilalabas bilang open weights sa mga pampublikong model hub at repository, na sumusuporta sa lokal na eksperimento at mga third-party deployment. Ang "open source" ay maaaring mangahulugan ng iba't ibang bagay (weights vs. full training code at data), kaya sulit na maging tumpak. ( deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 on Hugging Face )

Ano ang problema sa haba ng konteksto?
Inilalarawan ng mga dokumento ng API ang malalaking limitasyon sa konteksto para sa ilang partikular na bersyon, na maaaring mahalaga para sa mahahabang dokumento at mga daloy ng trabaho ng ahente. ( DeepSeek API Docs - Ang Iyong Unang Tawag sa API , DeepSeek API Docs - Mga Modelo at Pagpepresyo )

May API ba ang DeepSeek?
Oo, at inilalarawan ng mga dokumento ang isang format na tugma sa OpenAI para sa integrasyon. ( Mga Dokumento ng DeepSeek API - Ang Iyong Unang Tawag sa API )

Buod 🧠✅

Kung nagtanong ka kung Ano ang DeepSeek AI?, narito ang malinaw na buod:

At oo… maingay ang AI landscape. Pero ang DeepSeek ay hindi lang basta ingay. Isa ito sa mga mas "totoong" ecosystem na maaari mong gamitin sa pagbuo, lalo na kung gusto mo ng mga opsyon at hindi mo iniinda ang kaunting pag-aabala. 🛠️🙂

Mga Madalas Itanong

Ano ang DeepSeek AI sa madaling salita?

Ang DeepSeek AI ay isang pamilya ng malalaking modelo ng wika, kasama ang mga kaugnay na produkto tulad ng chat interface at developer API. Sa halip na maging "isa pang chatbot," kasama rito ang parehong mga modelong na-optimize para sa chat at mga modelong nakatuon sa pangangatwiran. Maaari mo itong gamitin sa pamamagitan ng isang web app o isama ito sa iyong sariling software, at ang kakayahang umangkop na iyon ay isang malaking dahilan kung bakit patuloy itong pinag-uusapan ng mga tao.

Paano naiiba ang DeepSeek AI sa iba pang mga tool ng AI tulad ng ChatGPT o Claude?

Namumukod-tangi ang DeepSeek AI dahil sa pagkakahiwalay nito sa pagitan ng mga modelo ng chat at pangangatwiran, sa arkitektura nitong Mixture-of-Experts, at sa pagiging tugma sa API na istilo ng OpenAI. Sa pagsasagawa, hinahayaan ka nitong pumili ng iba't ibang profile ng pag-uugali at kadalasang isinasama ito nang may mas kaunting refactoring. Malinaw din nitong inilalathala ang pagpepresyo ng token sa mga dokumento ng API nito, na nakakaakit sa mga developer na nagbabantay sa mga gastos.

Ano ang pagkakaiba ng deepseek-chat at deepseek-reasoner?

Ang modelong deepseek-chat ay iniakma para sa pangkalahatang tulong sa pag-uusap, pagsusulat, at pag-coding. Ang modelong deepseek-reasoner ay na-optimize para sa mga gawaing pangangatwiran na may maraming hakbang tulad ng matematika, lohika, at kumplikadong pagpaplano. Kung gagamitin mo ang modelong chat para sa mabibigat na pangangatwiran, maaaring magmukhang limitado ito. Ang pagpili ng tamang modelo nang maaga ay karaniwang nagpapabuti sa kalidad at kahusayan ng output.

Open source ba ang DeepSeek AI o puwede ko ba itong patakbuhin nang lokal?

Ang ilang modelo ng DeepSeek ay inilalabas bilang open weights, na nagpapahintulot sa pag-eeksperimento at pag-deploy sa labas ng karanasan sa hosted chat. Gayunpaman, ang "open source" ay maaaring mangahulugan ng iba't ibang bagay, lalo na tungkol sa training data at mga full pipeline. Kung gusto mo ng lokal na kontrol o custom hosting, kakailanganin mong maingat na suriin ang partikular na release ng modelo at mga tuntunin ng lisensya.

Magkano ang halaga ng paggamit ng DeepSeek AI?

Kadalasang libre ang pagsisimula sa chat interface ng DeepSeek, habang ang API ay gumagamit ng token-based pricing. Nag-iiba ang mga gastos depende sa kung gumagamit ka ng chat-optimized o reasoning-focused model. Karaniwang mas mahal ang mga reasoning model dahil sa mas mabigat na paggamit ng compute. Mahalaga ang maagang pagsubaybay sa pagkonsumo ng token upang ang isang prototype ay hindi inaasahang maging malaking bayarin.

Para saan pinakamahusay na paggamit ang DeepSeek AI sa mga totoong daloy ng trabaho?

Karaniwang ginagamit ang DeepSeek AI para sa tulong sa coding, muling pagsusulat ng dokumento, pagbubuod, at pagkuha ng nakabalangkas na datos. Ang modelo ng pangangatwiran ay partikular na angkop sa mga gawaing mabigat sa matematika o maraming limitasyon. Sa mga setup ng produksyon, maraming koponan ang nagpapares nito sa mga sistema ng pagkuha para sa katumpakan ng mga katotohanan. Ang pagdaragdag ng mga simpleng pagsusuri sa pagsusuri ay nakakatulong din na matukoy ang mga error bago pa man mailabas ang mga output.

Naghahalucinate ba o nagkakamali ang DeepSeek AI?

Oo, tulad ng lahat ng malalaking modelo ng wika, ang DeepSeek AI ay maaaring makabuo ng kumpiyansa ngunit maling impormasyon. Ito ay lalong malamang kapag humihingi ka ng mga partikular na katotohanan nang hindi nagbibigay ng pinagmulang materyal. Kung mahalaga ang katumpakan, mas ligtas na maglagay ng sarili mong mga dokumento o gumamit ng mga daloy ng trabaho na nakabatay sa pagkuha. Ituring ito bilang isang makapangyarihang katulong, hindi isang garantisadong awtoridad.

Paano ako magsisimula sa DeepSeek AI nang hindi ito nagiging kumplikado?

Kung hindi ka teknikal, magsimula sa chat interface para sa pagsusulat o brainstorming ng mga gawain. Pagbutihin ang mga resulta sa pamamagitan ng pagdaragdag ng malinaw na mga layunin, mga limitasyon, at mga format ng output sa iyong mga prompt. Kung ikaw ay isang developer, pumili sa pagitan ng mga modelo ng chat at reasoner, i-integrate sa pamamagitan ng OpenAI-style API, at subaybayan ang paggamit ng token mula sa unang araw. Panatilihin itong simple, pagkatapos ay ulitin.

Mga Sanggunian

  1. DeepSeek - DeepSeek - deepseek.com

  2. DeepSeek - DeepSeek Chat - deepseek.com

  3. Mga Dokumento ng DeepSeek API - Ang Iyong Unang Tawag sa API - deepseek.com

  4. Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Modelo at Pagpepresyo - deepseek.com

  5. Mga Dokumento ng DeepSeek API - Mga Detalye ng Pagpepresyo (USD) - deepseek.com

  6. Mga Dokumento ng DeepSeek API - Modelo ng Pangangatwiran (deepseek-reasoner) - deepseek.com

  7. GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3 - github.com

  8. Nakayakap na Mukha - DeepSeek-R1 - huggingface.co

  9. arXiv - Teknikal na Ulat ng DeepSeek-V3 - arxiv.org

  10. Antropiko - Pagtukoy at pagpigil sa mga atake sa distilasyon - anthropic.com

  11. The Verge - Anthropic/Claude - Artikulo sa distilasyon ng DeepSeek - theverge.com

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog