- **Chat**：基于大规模对话数据训练，优化了交互体验和语言多样性，但对复杂任务可能生成“看似合理但实际错误”的回答。- **Reasoner**：强化了逻辑推理能力，通常结合符号推理、数学工具或代码解释器，通过分步验证确保结果正确性（例如：先推导公式，再代入计算）。--- ### **4. 用户选择建议** - **优先用
DeepSeekMath使用 DeepSeek-Coder-v1.5 7B 进行初始化, 并继续对源自 Common Crawl 的数学相关标记以及 500B 标记的自然语言和代码数据进行预训练。 DeepSeekMath 7B 在没有依赖外部工具包和投票技术的情况下, 在竞赛级 MATH 基准测试中取得了 51.7% 的令人印象深刻的分数, 接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 的性能...
deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。 通过指定 model='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3。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,...
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。 2.2.3 De...
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...
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。插播一条:如果你想加入我们,可以点击->程序员交流社区 ...
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。
deepseek-chat模型已经升级为 DeepSeek-V3;deepseek-reasoner模型为新模型 DeepSeek-R1。 思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程,其原理详见推理模型。 如未指定max_tokens,默认最大输出长度为 4K。请调整max_tokens以支持更长的输出。
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 图片 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。 DeepSeek配置手册 如果还不明白如何配置,可以参考下官方提供的配置策略: ...
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 ...