DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek V3 est un modèle de génération de texte de DeepSeek, répertorié sur api14 sous l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-chat. C'est le dernier modèle de l'équipe DeepSeek, qui s'appuie sur les capacités de suivi d'instructions et de codage des versions précédentes de la famille. Le fournisseur l'a publié le 2024-12-26, et il a été pré-entraîné sur près de 15 billions de tokens. Sa date limite de connaissances est le 2024-07-31, donc tout ce qui suit cette date est en dehors de ce que le modèle a appris pendant l'entraînement.

Le modèle fonctionne uniquement avec du texte, en entrée comme en sortie, il n'accepte donc pas les images ni l'audio. Il offre une fenêtre de contexte de 163 840 tokens, suffisamment grande pour contenir de longs documents, des conversations étendues ou des fichiers de code volumineux dans une seule requête. La sortie maximale est de 16 384 tokens par réponse. Comme il s'agit d'un modèle de texte généraliste doté d'une solide capacité de suivi d'instructions et de codage, il convient aux tâches qui impliquent de lire et de produire du langage ou du code plutôt qu'un travail multimodal.

Les usages pratiques découlent directement de ces caractéristiques. Un contexte long associé à une sortie texte convient au résumé de documents, aux réponses à des questions sur des sources longues et au chat multi-tours où les tours précédents doivent rester visibles. L'arrière-plan en codage en fait un choix raisonnable pour la génération, l'explication et la refactorisation de code, ainsi que pour traiter un morceau de code de la taille d'un dépôt en une seule invite. Le suivi d'instructions prend en charge l'extraction, la réécriture, la classification et d'autres tâches de texte structuré, et les paramètres d'appel d'outils le rendent utilisable comme étape de raisonnement dans une boucle d'agent qui doit appeler des fonctions externes.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-chat, donc les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent en changeant seulement l'URL de base et la clé. Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k et top_p. En pratique, cela couvre le contrôle de l'échantillonnage (temperature, top_p, top_k, min_p), les pénalités de répétition, les exécutions déterministes via seed, le façonnage de la sortie avec response_format et structured_outputs, et l'appel de fonctions via tools et tool_choice.

Deux limites méritent d'être notées avant de vous engager. L'entrée et la sortie sont uniquement du texte, donc si votre tâche nécessite la compréhension d'images ou d'audio, un modèle multimodal est plus adapté. La date limite de connaissances du 2024-07-31 signifie que le modèle n'a aucune connaissance intégrée des événements postérieurs, donc pour les questions sensibles au temps, vous devez fournir des informations à jour dans l'invite ou l'associer à de la récupération.