DeepSeek:性能强劲的开源模型
deepseek
全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。
性能对齐海外领军闭源模型
DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型,671B 参数,激活 37B,在 14.8T token 上进行了预训练。
论文链接:DeepSeek-V3/DeepSeek_V3.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-V3 · GitHub
DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
- 百科知识: DeepSeek-V3 在知识类任务(MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA)上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升,接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。
- 长文本: 在长文本测评中,DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上,DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
- 代码: DeepSeek-V3 在算法类代码场景(Codeforces),远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型;并在工程类代码场景(SWE-Bench Verified)逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
- 数学: 在美国数学竞赛(AIME 2024, MATH)和全国高中数学联赛(CNMO 2024)上,DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。
- 中文能力: DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近,但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。
最新的活动
登录DeepSeek的官网
点击接入API
,注册就送500万的token数量
接入API
点击接口文档
,首次调用API,下面有实例demo,按照demo通过postman工具先调用试试
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \-d '{"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Hello!"}],"stream": false}'
记得修改header
中Authorization
的Bearer <DeepSeek API Key>
改成自己的token,Bearer sk-b8ebb504f8994f98964850b2
这样的
得到问答结果
golang 接入API
package mainimport ("bytes""encoding/json""fmt""io/ioutil""net/http"
)type Completion struct {ID string `json:"id"`Object string `json:"object"`Created int64 `json:"created"`Model string `json:"model"`Choices []struct {Index int `json:"index"`Message struct {Role string `json:"role"`Content string `json:"content"`} `json:"message"`Logprobs interface{} `json:"logprobs"`FinishReason string `json:"finish_reason"`} `json:"choices"`Usage struct {PromptTokens int `json:"prompt_tokens"`CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`TotalTokens int `json:"total_tokens"`PromptCacheHitTokens int `json:"prompt_cache_hit_tokens"`PromptCacheMissTokens int `json:"prompt_cache_miss_tokens"`} `json:"usage"`SystemFingerprint string `json:"system_fingerprint"`
}type Message struct {Role string `json:"role"`Content string `json:"content"`
}type ChatRequest struct {Model string `json:"model"`Messages []Message `json:"messages"`Stream bool `json:"stream"`
}func main() {url := "https://api.deepseek.com/chat/completions"// 创建请求体结构体requestBody := ChatRequest{Model: "deepseek-chat",Messages: []Message{{Role: "system", Content: "现在角色扮演,你是客服人员,你现在不用联网搜索信息,你按照逻辑推理合理的回答就可以了"},{Role: "user", Content: "我希望我们的预约网站能够越做越好"},},Stream: false,}// 将结构体转换为 JSONpayload, err := json.Marshal(requestBody)if err != nil {fmt.Println("Error marshaling JSON:", err)return}// 创建请求req, err := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(payload))if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}// 设置请求头req.Header.Set("Content-Type", "application/json")req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-b8ebb99508964850b2b1c")// 发送请求client := &http.Client{}resp, err := client.Do(req)if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}defer resp.Body.Close()// 读取响应body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)fmt.Println(string(body))var completion Completionerr = json.Unmarshal(body, &completion)if err != nil {fmt.Println("Error parsing JSON:", err)return}if len(completion.Choices) > 0 {content := completion.Choices[0].Message.Contentfmt.Println("Content:", content)} else {fmt.Println("No choices available")}
}
结果
相关文章:
![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/1efcdad20f05490efc8a61d8916240ac.png)
DeepSeek:性能强劲的开源模型
deepseek 全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。 性能对齐海外领军闭源模型 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型,671B 参数,激活 37B,在 14.8T token 上进行了预训练。 论…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/51fec787657dfcdd08333f8a596ba6e3.jpeg)
医疗可视化大屏 UI 设计新风向
智能化交互 借助人工智能与机器学习技术,实现更智能的交互功能。如通过语音指令或手势控制来操作大屏,医护人员无需手动输入,可更便捷地获取和处理信息。同时,系统能根据用户的操作习惯和数据分析,自动推荐相关的医疗…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
从企业级 RAG 到 AI Assistant , Elasticsearch AI 搜索技术实践
文章目录 01 AI 搜索落地的挑战02 Elasticsearch 向量性能 5 倍提升03 Elasticsearch 企业版 AI 能力全面解读04 阿里云 Elasticsearch 将准确率提升至 95%05 AI Assistant 集成通义千问大模型实现 AI Ops01 AI 搜索落地的挑战 在过去一年中,基座大模型技术的快速迭代推动了 …...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
TypeScript语言的并发编程
TypeScript语言的并发编程 引言 随着现代应用程序的复杂性不断增加,性能和用户体验的重要性显得尤为突出。在这种背景下,并发编程应运而生,成为提升应用程序效率的重要手段。在JavaScript及其超集TypeScript中,尽管语言本身是单…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/33a6b71ce4744674875cd5b85787191b.png)
benchANT 性能榜单技术解读 Part 1:写入吞吐
近期,国际权威数据库性能测试榜单 benchANT 更新了 Time Series: Devops(时序数据库)场景排名,KaiwuDB 数据库在 xsmall 和 small 两类规格下的时序数据写入吞吐、查询吞吐、查询延迟、成本效益等多项指标刷新榜单原有数据纪录。在…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
虚拟机防火墙管理
虚拟机防火墙管理 在网络防护方面,PVE提供了相当良好的防火墙管理功能,并且可以适用于节点实体机、客体机、让客体机内不需要另外再安装软体防火墙,对于效能与统一管理大有助益,管理者可以方便一次管理所有的防火墙规则࿰…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2665d77c25504269b23b89d1610620f9.png)
Nginx反向代理请求头有下划线_导致丢失问题处理
后端发来消息说前端已经发了但是后端没收到请求。 发现是下划线的都没收到,搜索之后发现nginx默认request的header中包含’_’时,会自动忽略掉。 解决方法是:在nginx里的nginx.conf配置文件中的http部分中添加如下配置: unders…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ed0afaffabc28cc474988b643d811f4e.png)
【STM32+CubeMX】 新建一个工程(STM32F407)
相关文章: 【HAL库】 STM32CubeMX 教程 1 --- 下载、安装 目录 第一部分、新建工程 第二部分、工程文件解释 第三部分、编译验证工程 友情约定:本系列的前五篇,为了方便新手玩家熟悉CubeMX、Keil的使用,会详细地截图每一步Cu…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/277550ed4d31bb08365854aaa85264ba.png)
机器人避障不再“智障”:HEIGHT——拥挤复杂环境下机器人导航的新架构
导读: 由于环境中静态障碍物和动态障碍物的约束,机器人在密集且交互复杂的人群中导航,往往面临碰撞与延迟等安全与效率问题。举个简单的例子,商城和车站中的送餐机器人往往在人流量较大时就会停在原地无法运作,因为它不…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/359b7058dc054f26b382684e41d66886.png)
H2数据库在单元测试中的应用
H2数据库特征 用比较简洁的话来介绍h2数据库,就是一款轻量级的内存数据库,支持标准的SQL语法和JDBC API,工业领域中,一般会使用h2来进行单元测试。 这里贴一下h2数据库的主要特征 Very fast database engineOpen sourceWritten…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6c7cdd4a03d648ec95b6151ad2583d0f.png)
部署HugeGraph
部署HugeGraph 这里以hugegraph1.2.0为例子,演示一下如何安装部署hugegraph 一、下载并安装JDK11 下载JDK11 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java11 使用scp命令将安装包上传到服务器 scp /path/to/local/file usernameserver_ip:/path/…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
2025年第三届“华数杯”国际赛A题解题思路与代码(Matlab版)
游泳竞技策略优化模型代码详解(MATLAB版) 第一题:速度优化模型 本部分使用MATLAB实现游泳运动员在不同距离比赛中的速度分配策略优化。 1. 模型概述 模型包含三个主要文件: speed_optimization.m: 核心优化类plot_speeds.m: …...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
嵌入式基础 -- IMX8MP的 GPC 模块技术
General Power Controller (GPC) 模块技术文档 1. GPC 模块简介 1.1 模块功能 GPC(General Power Controller)模块是用于 i.MX8M Plus 应用处理器 的电源管理组件,支持以下功能: 管理 ARM Cortex-A53 和 Cortex-M7 平台的低功…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/316a26a5e9e24c0bb4300f94915073d8.png)
选择器css
1.a标签选择 // 选中所具有herf 的元素 [herf] {color: skyblue; } // 选中所具有herfhttps://fanyi.youdao.com/ 的元素 [herf$"youdao.com"] {color:pink; } // 按此顺序书写 link visited hover active // 未访问状态 a:link {color:orange } // 访问状态 a…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f67f0e9f31d44799a8a562d6c7e45586.jpeg#pic_center)
全方位解读消息队列:原理、优势、实例与实践要点
全方位解读消息队列:原理、优势、实例与实践要点 一、消息队列基础认知 在数字化转型浪潮下,分布式系统架构愈发复杂,消息队列成为其中关键一环。不妨把消息队列想象成一个超级“信息驿站”,在古代,各地的信件、物资运…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
JavaScript运算符与控制结构
JavaScript作为一门强大的前端语言,提供了丰富的运算符与控制结构,使程序逻辑更加灵活与高效。 1. JavaScript运算符 算术运算符 运算符描述示例结果加法5 38-减法7 - 43*乘法2 * 612/除法8 / 24%取模(余数)10 % 31**幂运算3 …...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/7eb34b07504cd1e2a85dcd72d3d958fb.jpeg)
2030年中国AI人才缺口或达400万,近屿智能助力AI人才储备增长
在当今数字化浪潮下,人工智能(AI)已成为推动各行业发展的关键力量。然而,吸引和留住 AI 人才正成为全球性难题,中国亦不例外。据麦肯锡 2022 年全球人工智能商业高管调查,75% 的中国受访者在招聘数据科学家…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/718e05914acd477cb7eb12fcceaf25bf.png#pic_center)
如何设计一个注册中心?以Zookeeper为例
这是小卷对分布式系统架构学习的第8篇文章,在写第2篇文章已经讲过服务发现了,现在就从组件工作原理入手,讲讲注册中心 以下是面试题: 某团面试官:你来说说怎么设计一个注册中心? 我:注册中心嘛&…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1117629404af4198a0834223cc769a7f.png)
ubuntu 20.04 安装docker--小白学习之路
更新包 sudo apt-get update # 安装需要的软件包以使apt能够通过HTTPS使用仓库 sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release 使用清华大学源 # 添加Docker官方的GPG密钥 curl -fsSL https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍 密集行人检测的遮挡问题怎么解决?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍 密集行人检测的遮挡问题怎么解决? 【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍 密集行人检测的遮挡问题怎么解决? 文章目录 …...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0f36b9e003974bd98b23a77e8d78127c.png)
Tableau数据可视化与仪表盘搭建-可视化原则及BI仪表盘搭建
目录 可视化原则 BI仪表盘搭建 仪表盘搭建原则 明确仪表盘主题 仪表盘主题拆解 开发设计工作表 经营情况总览:突出显示的文字 经营数据详情:表格 每日营收数据:多轴折线图 每日流量数据:双轴组合图 新老客占比…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8161aa2d9c0c40e7bbb6930fa611377e.png)
TensorFlow Quantum快速编程(基本篇)
一、TensorFlow Quantum 概述 1.1 简介 TensorFlow Quantum(TFQ)是由 Google 开发的一款具有开创性意义的开源库,它宛如一座桥梁,巧妙地将量子计算与 TensorFlow 强大的机器学习功能紧密融合。在当今科技飞速发展的时代,传统机器学习虽已取得诸多瞩目成就,然而面对日益…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/40681a1996344e84ba4a348432b7599a.png)
ELK日志分析实战宝典之ElasticSearch从入门到服务器部署与应用
目录 ELK工作原理展示图 一、ElasticSearch介绍(数据搜索和分析) 1.1、特点 1.2、数据组织方式 1.3、特点和优势 1.3.1、分布式架构 1.3.2、强大的搜索功能 1.3.3、数据处理与分析 1.3.4、多数据类型支持 1.3.5、易用性与生态系统 1.3.6、高性…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
git 转移文件夹
打开终端或命令行界面:首先,确保你的电脑上安装了 Git,并打开终端或命令行界面。 导航到你的仓库目录:使用 cd 命令来切换到包含你想要移动文件夹的仓库的目录。 cd /path/to/your/repository使用 git mv 命令移动文件夹&#x…...
![](https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.7/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=O83A)
C#,图论与图算法,输出无向图“欧拉路径”的弗勒里(Fleury Algorithm)算法和源程序
1 欧拉路径 欧拉路径是图中每一条边只访问一次的路径。欧拉回路是在同一顶点上开始和结束的欧拉路径。 这里展示一种输出欧拉路径或回路的算法。 以下是Fleury用于打印欧拉轨迹或循环的算法(源)。 1、确保图形有0个或2个奇数顶点。2、如果有0个奇数顶…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
计算机网络之---OSI七层模型
为什么会有七层模型 OSI七层模型的出现源于计算机网络技术的发展需求,主要解决以下几个问题: 标准化与互操作性 随着计算机网络的快速发展,不同厂商、不同技术之间的设备和系统需要能够无缝通信。而不同厂商在网络硬件、软件、协议等方面存在…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
mysql的mvcc理解
人阅读 一、说到mvcc就少不了事务隔离级别(大白话解释) 序列化(SERIALIZABLE):事务之间完全隔离,当成一个序列,一个一个执行。 1 可重复读(REPEATABLE READ)ÿ…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
leetcode 面试经典 150 题:两数之和
链接两数之和题序号1题型数组解题方法1. 哈希表,2. 暴力法难度简单熟练度✅✅✅✅✅ 题目 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a22729e49c3b4799bd93a05a1f3fc740.png)
nexus搭建maven私服
说到maven私服每个公司都有,比如我上一篇文章介绍的自定义日志starter,就可以上传到maven私服供大家使用,每次更新只需deploy一下就行,以下就是本人搭建私服的步骤 使用docker安装nexus #拉取镜像 docker pull sonatype/nexus3:…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/393545591b284b25ac7be104ada3f0d5.png)
理解 Tomcat 架构
前言 Tomcat 是一个轻量级的 Web 容器,被广泛应用于 Java Web 开发中。通过它,我们可以轻松地部署和运行 Web 应用。在本文中,我们将深入分析 Tomcat 的核心架构,同时结合一段代码,手动实现一个简化的 Tomcat 服务&am…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e9ab565637e0ebf8340f0c7cefa5c87f.png)
个人网站建站指南/制作网站的平台
tess Delaunay(pts)返回的是Delanauy类的对象。你可以检查四面体为tess.simplices。它有不同的属性和方法。例如,在2D中,它可以绘制三角剖分、凸壳和Voronoi细分。在关于四面体最终集合的可视化,我没有找到一个简单的方法,但是我…...
![](/images/no-images.jpg)
东莞网站建设lhznkj/seo外包网站
Linux中使用curl命令出现403错误的解决办法 403错误,是网站访问过程中,常见的错误提示,资源不可用, 服务器理解客户请求,但拒绝处理它,通常由于服务器上文件或目录的权限设置导致, 比如IIS或者a…...
![](/images/no-images.jpg)
关键词和网站的关系/seo主要做什么
使用rpm命令查询软件包: 1、查询系统中安装的所有RPM包 $ rpm -qa 查询当前linux系统中已经安装的软件包。 例:$ rpm -qa | grep -i x11 | head -3 察看系统中包含x11字符串的前3行软件包。 2、查询软件包是否安装 $ rpm –q rpm包名称 察看系统中指定软…...
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1544757/201907/1544757-20190715201952340-1508225519.png)
广州找工作哪个网站好/腾讯广点通广告投放平台
<span>标签 作用 —— 能让某几个文字或者某个词语凸显出来 候选字体 p {font-family: Times, TimesNR, New Century Schoolbook;} font-size属性 单位 px(像素) em、rem、cm、mm、pt、pc 1em 等于当前的字体尺寸 浏览器中默认的文本大小是 16 …...
![](/images/no-images.jpg)
二级域名网站建设规范/正规seo大概多少钱
许多情况下,如果创建或修改一个文件,系统需要执行某些任务,如果目录中新建了一个文件,程序必须提取这个文件、进行解析、再把它插入到数据库中。在这种情况下,程序必须监控目录的变化。在.NET Framework中,…...
![](/images/no-images.jpg)
有口碑的徐州网站建设/合肥网络优化推广公司
云计算的话题似乎已经在降温了。不少观点也认为,“云计算”这个概念很虚,是炒作起来的,没有什么实际应用前景。在我国,云计算真的难以“腾云驾雾”,助信息化一臂之力吗? 虽然云计算概念的提出是近几年的事&…...