DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek V3 هو نموذج توليد نصوص من DeepSeek، مُدرج على api14 تحت معرّف النموذج deepseek/deepseek-chat. وهو أحدث نموذج من فريق DeepSeek، ويبني على قدرات اتباع التعليمات والبرمجة للإصدارات السابقة في العائلة. أصدره المزوّد في 2024-12-26، وتم تدريبه مسبقاً على ما يقارب 15 تريليون رمز. حد المعرفة الخاص به هو 2024-07-31، لذا فإن أي شيء بعد ذلك التاريخ يقع خارج ما تعلمه النموذج أثناء التدريب.

يعمل النموذج مع النصوص فقط، سواء كمدخلات أو كمخرجات، لذا فهو لا يقبل الصور أو الصوت. يوفر نافذة سياق تبلغ 163,840 رمزاً، وهي كبيرة بما يكفي لاستيعاب مستندات طويلة أو محادثات ممتدة أو ملفات برمجية كبيرة الحجم في طلب واحد. الحد الأقصى للمخرجات هو 16,384 رمزاً لكل استجابة. ولأنه نموذج نصي عام يتمتع بقدرة قوية على اتباع التعليمات والبرمجة، فهو يناسب المهام التي تتضمن قراءة وإنتاج اللغة أو الشيفرة بدلاً من العمل متعدد الوسائط.

تتبع الاستخدامات العملية هذه السمات مباشرة. السياق الطويل مع المخرجات النصية يناسب تلخيص المستندات، والإجابة على الأسئلة اعتماداً على مواد مصدرية طويلة، والمحادثة متعددة الأدوار حيث يجب أن تبقى الأدوار السابقة في مجال الرؤية. الخلفية البرمجية تجعله خياراً معقولاً لتوليد الشيفرة وشرحها وإعادة هيكلتها، وللعمل على جزء من الشيفرة بحجم مستودع في موجّه واحد. يدعم اتباع التعليمات الاستخراج وإعادة الصياغة والتصنيف وغيرها من مهام النصوص المنظمة، كما أن معاملات استدعاء الأدوات تجعله قابلاً للاستخدام كخطوة الاستدلال في حلقة وكيل يحتاج إلى استدعاء دوال خارجية.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ api14 باستخدام معرّف النموذج deepseek/deepseek-chat، لذا تعمل مكتبات عميل OpenAI الحالية بتغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. معاملات الطلب التي يدعمها هي frequency_penalty و logit_bias و max_tokens و min_p و presence_penalty و repetition_penalty و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_k و top_p. عملياً، يغطي ذلك التحكم في أخذ العينات (temperature و top_p و top_k و min_p)، والعقوبات على التكرار، والتشغيلات الحتمية عبر seed، وتشكيل المخرجات باستخدام response_format و structured_outputs، واستدعاء الدوال عبر tools و tool_choice.

هناك حدّان يجدر ملاحظتهما قبل الالتزام. المدخلات والمخرجات نصية فقط، لذا إذا كانت مهمتك تتطلب فهم الصور أو الصوت، فإن نموذجاً متعدد الوسائط هو الخيار الأفضل. يعني حد المعرفة 2024-07-31 أن النموذج لا يملك إدراكاً مدمجاً للأحداث اللاحقة، لذا بالنسبة للأسئلة الحساسة زمنياً ينبغي عليك تزويده بمعلومات حديثة في الموجّه أو إقرانه بالاسترجاع.