Đánh Giá DeepSeek R1: Giá API và Cách Sử Dụng API DeepSeek R1

Trí tuệ nhân tạo đã bước vào một kỷ nguyên đổi mới mới, với các mô hình như DeepSeek-R1 thiết lập tiêu chuẩn về hiệu suất, tính khả dụng và hiệu quả chi phí. DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận tiên tiến cạnh tranh với o1 của OpenAI về hiệu suất trong khi cung cấp cho các nhà phát triển sự linh hoạt của giấy phép mã nguồn mở. Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ bàn về các chi tiết kỹ thuật của DeepSeek-R1, cấu trúc giá cả của nó, cách sử dụng API của nó và các tiêu chí đánh giá. Chúng ta cũng sẽ khám phá những tính năng độc đáo của nó, những ưu điểm so với đối thủ và các phương pháp tốt nhất cho việc triển khai.

💡

Trước khi tiếp tục, vui lòng đảm bảo rằng bạn đã tải xuống Apidog miễn phí để có thể bắt đầu khám phá những lợi ích của phát triển API thông minh ngay hôm nay!

button

Một ví dụ gây sốc: DeepSeek R1 suy nghĩ trong khoảng 75 giây và thành công giải quyết bài toán văn bản mã này từ bài viết blog của openai về o1!

DeepSeek-R1 là gì?

DeepSeek-R1 là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế cho các nhiệm vụ yêu cầu suy luận phức tạp, giải quyết vấn đề toán học và hỗ trợ lập trình. Được xây dựng trên một kiến trúc khổng lồ với cách tiếp cận Mixture-of-Experts (MoE), nó đạt được hiệu suất đáng kinh ngạc bằng cách chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số của nó cho mỗi token. Điều này cho phép nó cung cấp hiệu suất cao mà không phát sinh các chi phí tính toán điển hình của các mô hình kích thước tương tự.

Các tính năng chính:

RL quy mô lớn trong giai đoạn sau đào tạo: Các kỹ thuật học tăng cường được áp dụng trong giai đoạn sau đào tạo để cải thiện khả năng suy luận và giải quyết vấn đề của mô hình.
Dữ liệu gán nhãn tối thiểu: Mô hình đạt được sự gia tăng hiệu suất đáng kể ngay cả với việc tinh chỉnh có giám sát hạn chế.
Mã nguồn mở theo giấy phép MIT: Các nhà phát triển có thể tự do tinh chế, chỉnh sửa và thương mại hóa mô hình mà không bị hạn chế.
Hiệu suất ngang bằng với OpenAI-o1: DeepSeek-R1 đáp ứng hoặc vượt quá các mô hình độc quyền của OpenAI trong các nhiệm vụ như toán học, lập trình và suy luận logic.

Hiệu suất Đánh giá của DeepSeek-R1

Deepseek R1 Benchmarks — Đánh giá Deepseek R1

DeepSeek-R1 đã được thử nghiệm kỹ lưỡng qua nhiều tiêu chí đánh giá để chứng minh khả năng của nó. Kết quả của nó cho thấy nó không chỉ cạnh tranh mà còn thường vượt trội hơn ở mô hình o1 của OpenAI trong các lĩnh vực quan trọng.

So sánh tiêu chí đánh giá

Điểm nổi bật:

Suy luận Toán học: Với điểm số 91,6% trong tiêu chí MATH, DeepSeek-R1 vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.
Thử thách Lập trình: Nó đạt được xếp hạng Codeforces cao hơn so với OpenAI o1, khiến nó trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ liên quan đến lập trình.
Giải quyết Vấn đề Logic: Mô hình thể hiện khả năng phân tách vấn đề thành các bước nhỏ hơn thông qua suy luận chuỗi tư duy.

Những tiêu chí đánh giá này làm nổi bật khả năng của DeepSeek-R1 trong việc xử lý các nhiệm vụ đa dạng với độ chính xác và hiệu suất cao.

Deep Seek R1 vs OpenAI o1 mini vs Claude 3.6 Sonnet — Deep Seek R1 vs OpenAI o1 mini vs Claude 3.5 Sonnet

Kiến trúc Kỹ thuật

Kiến trúc của DeepSeek-R1 là một kỳ quan của kỹ thuật được thiết kế để cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Dưới đây là các chi tiết kỹ thuật:

Thông số Mô hình:

Tổng Số Tham số: 671 tỷ
Tham số Hoạt động mỗi Token: 37 tỷ
Độ Dài Ngữ Cảnh: Lên đến 128K tokens
Dữ liệu Đào tạo: Được đào tạo trên 14,8 triệu tỷ tokens
Chi phí Tính toán Đào tạo: 2,664 triệu giờ GPU H800

Kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) cho phép mô hình chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số cho mỗi token được xử lý. Điều này đảm bảo rằng các nguồn lực tính toán được sử dụng một cách tối ưu mà không làm giảm độ chính xác hoặc độ sâu suy luận.

Phương pháp Đào tạo:

DeepSeek-R1 sử dụng học tăng cường quy mô lớn trong giai đoạn đào tạo sau để cải thiện khả năng suy luận của nó. Khác với các phương pháp học có giám sát truyền thống yêu cầu dữ liệu gán nhãn sâu rộng, cách tiếp cận này giúp mô hình tổng quát tốt hơn với việc tinh chỉnh tối thiểu.

Cấu trúc Giá cả của DeepSeek-R1

Một trong những tính năng nổi bật của DeepSeek-R1 là mô hình giá cả minh bạch và cạnh tranh. API cung cấp mức giá hiệu quả trong khi tích hợp một cơ chế lưu cache giúp giảm đáng kể chi phí cho các truy vấn lặp lại.

Giá cả Chuẩn:

Các Token Đầu vào (Cache Miss): 0,55 USD mỗi triệu tokens
Các Token Đầu vào (Cache Hit): 0,14 USD mỗi triệu tokens
Các Token Đầu ra: 2,19 USD mỗi triệu tokens

Lưu trữ Ngữ Cảnh:

DeepSeek-R1 sử dụng một hệ thống lưu trữ thông minh để lưu trữ các yêu cầu và phản hồi được sử dụng thường xuyên trong vài giờ hoặc vài ngày. Cơ chế lưu cache này cung cấp:

Tiết kiệm chi phí lên đến 90% cho các truy vấn lặp lại.
Quản lý cache tự động mà không phải trả thêm phí.
Giảm độ trễ cho các phản hồi đã lưu cache.

Đối với các doanh nghiệp xử lý một khối lượng lớn các truy vấn tương tự, tính năng lưu cache này có thể dẫn đến việc tiết kiệm chi phí đáng kể.

Cách Sử dụng API DeepSeek-R1

API DeepSeek-R1 được thiết kế để dễ sử dụng trong khi cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh mạnh mẽ cho các nhà phát triển. Dưới đây là hướng dẫn từng bước về cách tích hợp và sử dụng API một cách hiệu quả.

Bắt đầu

Để bắt đầu sử dụng API:

Nhận khóa API của bạn từ Cổng thông tin Nhà phát triển DeepSeek.
Thiết lập môi trường phát triển của bạn với các thư viện cần thiết như requests của Python hoặc gói openai.
Cấu hình khách hàng API của bạn với URL cơ sở https://api.deepseek.com.

Ví dụ Triển khai trong Python:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"

def query_deepseek(prompt):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-reasoner",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "stream": False
    }
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", json=data, headers=headers)
    return response.json()

result = query_deepseek("Giải bài toán toán này: Tích phân của x^2 là gì?")
print(result)

Sử dụng cURL:

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <your_api_key>" \
-d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
        {"role": "user", "content": "Giải thích sự liên kết lượng tử."}
    ],
    "stream": false
}'

Các Tính năng Nâng cao

DeepSeek-R1 bao gồm một số tính năng nâng cao giúp nó vượt trội hơn so với các mô hình AI khác:

Suy luận Chuỗi Tư duy:

Tính năng này cho phép mô hình phân tách các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn:

Phân đoạn các nhiệm vụ theo từng bước.
Xác minh bản thân kết quả trung gian.
Các quy trình tư duy minh bạch được hiển thị trong các đầu ra.

Độ Dài Ngữ Cảnh:

Với hỗ trợ cho tối đa 128K tokens trong độ dài ngữ cảnh, DeepSeek-R1 có thể xử lý các tài liệu dài hoặc cuộc trò chuyện dài mà không mất đi sự mạch lạc.

Tối ưu hóa Hiệu suất:

Các nhà phát triển có thể tối ưu hóa hiệu suất bằng cách:

Điều chỉnh độ dài token cho các truy vấn phức tạp.
Sử dụng lưu trữ ngữ cảnh cho các yêu cầu lặp lại.
Tinh chỉnh kỹ thuật prompt cho các nhiệm vụ cụ thể.

Mã Nguồn Mở và Giấy Phép

Khác với nhiều mô hình độc quyền, DeepSeek-R1 hoàn toàn mã nguồn mở theo giấy phép MIT. Điều này cung cấp sự linh hoạt chưa từng có cho các nhà phát triển và tổ chức:

Lợi ích của Mã Nguồn Mở:

Độc lập Thương mại: Sử dụng mô hình trong bất kỳ ứng dụng thương mại nào mà không bị hạn chế.
Chưng cất Mô hình: Tạo các phiên bản nhỏ hơn phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể.
Chỉnh sửa Tùy chỉnh: Chỉnh sửa và mở rộng mô hình khi cần thiết.
Không có Phí Giấy phép: Tránh các chi phí định kỳ liên quan đến các mô hình độc quyền.

Cách tiếp cận mã nguồn mở này làm cho công nghệ AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn trong khi thúc đẩy đổi mới trong các ngành công nghiệp.

Các Thực tiễn Tốt nhất cho Việc Sử dụng DeepSeek-R1

Để tận dụng tối đa DeepSeek-R1, hãy làm theo các thực tiễn tốt nhất này:

Triển khai API:

Thực hiện các cơ chế xử lý lỗi mạnh mẽ.
Sử dụng chế độ phát trực tiếp cho các phản hồi dài hoặc các ứng dụng theo thời gian thực.
Theo dõi việc sử dụng token thường xuyên để quản lý chi phí hiệu quả.
Lưu cache các yêu cầu thường xuyên mỗi khi có thể.

Tối ưu hóa Chi phí:

Tận dụng lưu giữ ngữ cảnh cho các truy vấn lặp lại.
Gộp các yêu cầu tương tự lại với nhau để giảm chi phí.
Tối ưu hóa độ dài prompt bằng cách loại bỏ các chi tiết không cần thiết.
Thường xuyên xem xét các mô hình sử dụng để xác định các cơ hội tối ưu hóa.

Tại sao Chọn DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 mang lại nhiều lợi thế hơn so với các mô hình cạnh tranh như OpenAI o1:

Tính năng	DeepSeek-R1	OpenAI o1
Mã Nguồn Mở	Có (Giấy phép MIT)	Không
Suy Luận Chuỗi Tư Duy	Tiên tiến	Giới hạn
Độ Dài Ngữ Cảnh	Lên đến 128K tokens	Giới hạn
Minh Bạch Giá Cả	Cụ thể hoàn toàn	Độc quyền

Các yếu tố này khiến DeepSeek-R1 trở thành sự lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển tìm kiếm hiệu suất cao với chi phí thấp hơn cùng sự tự do hoàn toàn trong cách họ sử dụng và điều chỉnh mô hình.

Kết luận

DeepSeek-R1 đại diện cho một bước nhảy vọt quan trọng trong công nghệ AI bằng cách kết hợp hiệu suất tiệm cận hàng đầu với khả năng truy cập mã nguồn mở và giá cả hiệu quả. Cho dù bạn đang giải quyết các vấn đề toán học phức tạp, tạo mã hoặc xây dựng các hệ thống AI giao tiếp, DeepSeek-R1 cung cấp sự linh hoạt và sức mạnh vô song.

Các tính năng sáng tạo của nó như suy luận chuỗi tư duy, hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lớn và cơ chế lưu cache khiến nó trở thành sự lựa chọn tuyệt vời cho cả các nhà phát triển cá nhân và các doanh nghiệp. Với giấy phép MIT và cấu trúc giá cả minh bạch, DeepSeek-R1 trao quyền cho người dùng sáng tạo một cách tự do trong khi giữ chi phí dưới kiểm soát.

Hơn nữa, việc thử nghiệm với các API có thể là một công việc thực sự. Apidog là một nền tảng tất cả trong một được thiết kế để tối ưu hóa quy trình thiết kế, phát triển và thử nghiệm API. Nó giúp các nhà phát triển quản lý toàn bộ vòng đời API một cách dễ dàng, đảm bảo tính nhất quán, hiệu quả và sự hợp tác giữa các nhóm.

Dù bạn đang xây dựng các API từ đầu hay duy trì những API hiện có, Apidog cung cấp các công cụ trực quan cho việc tạo, thử nghiệm và tài liệu hóa các API của bạn, giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho việc phát triển chất lượng cao.

button