Deepseek简介
Deepseek是由中国团队开发的新一代AI模型体系,最新推出的V3和R1系列在代码理解和生成方面达到行业领先水平。本教程将帮助你全面了解和掌握Deepseek的使用。
Deepseek的核心优势
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突破性模型架构
- V3版本:671B MoE参数(激活37B)架构
- 极速响应:60 tokens/秒(V3比V2快3倍)
- 海量训练:14.8T高质量token训练数据
- 全面开源:模型与论文完全开放(GitHub仓库)
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专业代码能力
- 支持多种编程语言
- 智能代码补全与重构
- 精准的代码解释和调试建议
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企业级API服务
- 超值定价:输入0.27美元/M tokens,输出1.10美元/M tokens
- 上下文缓存:缓存命中时输入仅0.07美元/M tokens
- 高可用性:99.9% SLA保障
版本特性对比
特性 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 |
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模型类型 | MoE架构 | 专用推理优化 |
激活参数 | 三十七亿参数 | 精简参数设计 |
处理速度 | 每秒六十tokens | 实时响应优化 |
适用场景 | 复杂代码生成/长上下文处理 | 快速迭代/轻量级应用 |
开源程度 | 完全开源 | 部分开源 |
最佳实践指南
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上下文优化技巧
- 使用
context_cache=True
参数复用历史对话 - 合理拆分长对话(建议每轮少于五千tokens)
- 重要参数优先放在prompt开头
- 使用
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成本控制策略
- 活用缓存命中优惠(节省成本)
- 设置输出长度限制
- 监控API使用仪表盘
最新资源
注:2024年12月26日起V3版本已全面上线,2025年2月8日前沿用V2定价策略,建议新用户优先体验V3版本。