DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek V3 to model generowania tekstu od DeepSeek, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu deepseek/deepseek-chat. To najnowszy model zespołu DeepSeek, rozwijający zdolności podążania za instrukcjami i kodowania z wcześniejszych wersji w rodzinie. Dostawca udostępnił go 2024-12-26, a model został wstępnie wytrenowany na prawie 15 bilionach tokenów. Jego data odcięcia wiedzy to 2024-07-31, więc wszystko po tej dacie wykracza poza to, czego model nauczył się podczas treningu.

Model pracuje wyłącznie z tekstem, zarówno na wejściu, jak i na wyjściu, więc nie przyjmuje obrazów ani dźwięku. Oferuje okno kontekstu o rozmiarze 163 840 tokenów, wystarczająco duże, aby pomieścić długie dokumenty, rozbudowane rozmowy lub spore pliki kodu w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 16 384 tokeny na odpowiedź. Ponieważ jest to ogólny model tekstowy o silnym podążaniu za instrukcjami i zdolnościach kodowania, pasuje do zadań polegających na czytaniu i tworzeniu języka lub kodu, a nie do pracy multimodalnej.

Praktyczne zastosowania wynikają wprost z tych cech. Długi kontekst w połączeniu z wyjściem tekstowym pasuje do streszczania dokumentów, odpowiadania na pytania na podstawie długich materiałów źródłowych oraz rozmowy wieloetapowej, w której wcześniejsze tury muszą pozostawać w polu widzenia. Zaplecze koderskie czyni go rozsądnym wyborem do generowania, wyjaśniania i refaktoryzacji kodu oraz do przeanalizowania fragmentu źródła o rozmiarze repozytorium w jednym zapytaniu. Podążanie za instrukcjami wspiera ekstrakcję, przepisywanie, klasyfikację i inne strukturalne zadania tekstowe, a parametry wywoływania narzędzi czynią go użytecznym jako krok rozumowania w pętli agenta, która musi wywoływać funkcje zewnętrzne.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu deepseek/deepseek-chat, więc istniejące biblioteki klienckie OpenAI działają po zmianie jedynie adresu bazowego i klucza. Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k i top_p. W praktyce obejmuje to kontrolę próbkowania (temperature, top_p, top_k, min_p), kary za powtórzenia, deterministyczne uruchomienia przez seed, kształtowanie wyjścia za pomocą response_format i structured_outputs oraz wywoływanie funkcji przez tools i tool_choice.

Dwie granice warto zauważyć, zanim się zdecydujesz. Wejście i wyjście są wyłącznie tekstowe, więc jeśli twoje zadanie wymaga rozumienia obrazu lub dźwięku, lepiej pasuje model multimodalny. Data odcięcia wiedzy 2024-07-31 oznacza, że model nie ma wbudowanej świadomości późniejszych zdarzeń, więc w przypadku pytań wrażliwych na czas powinieneś dostarczyć aktualne informacje w zapytaniu lub połączyć go z wyszukiwaniem.