- **组合使用**：先用Reasoner解决核心问题，再用Chat优化表达（如将技术结果转化为易懂的总结）。--- 通过区分场景选择功能，可以显著提升效率和结果质量。在整个过程中，模型会不断生成多样化的思考内容，如：空间推理（根据房间布局和物体关系推断钥匙链可能的位置）、任务规划（制定搜索和放置的步骤）、自我反思（在搜索失败后调整策略）等，这些思考内容使得模型...
顶部菜单栏可选择模型。 DeepSeek Chat 为基础对话模型,DeepSeek Reasoner(R1)为推理模型。 R1 推理模型实测 我们测试 R1 推理模型,输入一道去年的高考题:“若曲线 y=e^x+x 在点 (0,1) 处的切线也是曲线 y=ln(x+1)+a 的切线,则 a=___?”,提交给 DeepSeek 求解。 其思考过程默认折叠,可展开查看详...
官方在之前的DeepSeekCoder-V2训练中发现,使用填充中间(FIM)策略可以在保持下一个token预测能力的同时,还能让大模型基于上下文准确的预测中间文本,因此DeepSeek-V3的预训练中也借鉴采用了这个优化策略。 在预训练阶段,DeepSeek开发了FP8混合精度训练框架,首次在超大规模模型上验证了FP8训练的可行性和效果。 同时通过算法...
这三个模型有什么区别..在Chatbox上选择DS时会有这三种模型,上DS官网找了一下,说chat对应V3,reasoner对应R1并且会有思考内容,但没说coder是什么。
deepseek-reasoner 是 DeepSeek 最新推出的推理模型 DeepSeek-R1。通过指定 model='deepseek-reasoner'，即可调用 DeepSeek-R1。Vscod里面的DeepSeek插件支持模型: deepseek-chat, deepseek-coder, deepseek-reasoner deepseek-chat --- 使用前需要先Vscode先安装DeepSeek插件，一般使用deepseek-chat完全能满足了，...
(contentprint(response.status_code,response.text)200{"id":"a4***5ca3d3c32",## 该对话的唯一标识符"object":"chat.completion",## 对象的类型, 其值为 chat.completion"created":1738820478,## 创建聊天完成时的 Unix 时间戳(以秒为单位)"model":"deepseek-reasoner",## 生成该 completion 的模型名...
1 勾选☑️ Enable code completions和勾选☑️ Parse response as Chat Completions 2 选择FIM template 选择为DeepSeek Coder。 3在URL处粘贴URL:https://api.deepseek.com/chat/completions 4 将请求的模型修改为:deepseek-reasoner 通过上述步骤,即可配置完成,配置完成后,点击应用和确认即可。
部署使用差异:API调用时,V3对应名称`deepseek-chat`,R1为`deepseek-reasoner` DeepSeek和CodeWave化学反应 为什么需要整合DS到CodeWave 主要有以下原因: 打造个性化UI 开发独立AI应用或已有应用智能化 私域流量运营 图片 DeepSeek、Coze、CodeWave作用与关系 ...
DeepSeek-chat对话模型： 实现自然语言交互，用户可以通过简单的对话方式创建、编辑和管理业务流程，提升操作效率。DeepSeek-reasoner推理模型： 提供强大的数据分析推理能力，帮助企业从海量数据中挖掘价值，为决策提供智能支持。DeepSeek-coder代码生成模型： 自动生成自动化脚本，简化复杂操作，降低技术门槛，让企业用户也能...
勾选☑️ Enable code completions和勾选☑️ Parse response as Chat Completions 选择FIM template 选择为 DeepSeek Coder 。 在URL处粘贴URL:https://api.deepseek.com/chat/completions 将请求的模型修改为:deepseek-reasoner 通过上述步骤,即可配置完成,配置完成后,点击应用和确认即可。