DeepSeek：性能强劲的开源模型

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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。

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

bash 复制代码

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

go 复制代码

package main

import (
	"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 JSON
	payload, 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 Completion
	err = json.Unmarshal(body, &completion)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error parsing JSON:", err)
		return
	}

	if len(completion.Choices) > 0 {
		content := completion.Choices[0].Message.Content
		fmt.Println("Content:", content)
	} else {
		fmt.Println("No choices available")
	}
}

结果

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