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一、DeepSeek发展历程
2023 年#xff1a;创立与核心技术突破
2024 年#xff1a;开源生态与行业落地
2025 年#xff1a;多模态与全球化布局
性能对齐 OpenAI-o1 正式版
二、API接口调用
1.DeepSeek-V3模型调用
2.DeepSeek-R1模型调用
三、本地化部署接口调…目录
一、DeepSeek发展历程
2023 年创立与核心技术突破
2024 年开源生态与行业落地
2025 年多模态与全球化布局
性能对齐 OpenAI-o1 正式版
二、API接口调用
1.DeepSeek-V3模型调用
2.DeepSeek-R1模型调用
三、本地化部署接口调用
1.ollama本地化安装略
2.DeepSeek-R1本地化安装
3.本地ollama接口调用 一、DeepSeek发展历程
2023 年创立与核心技术突破 7 月DeepSeek 由幻方量化支持成立总部位于杭州。 11 月发布首个开源代码大模型 DeepSeek Coder支持多种编程语言在 HumanEval 任务中甚至超越了 GPT-3.5-turbo。 11 月 29 日推出参数规模达 670 亿的通用大模型 DeepSeek LLM致力于自然语言处理、知识问答等任务。
2024 年开源生态与行业落地 5 月发布第二代开源混合专家MoE模型 DeepSeek - V2总参数达 2360 亿支持 128K 长上下文API 定价极具性价比。 12 月发布 DeepSeek - V3总参数达 6710 亿训练成本仅为 557.6 万美元在百科知识、数学、编程等任务中全面超越了 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B。
2025 年多模态与全球化布局 1 月 20 日发布新一代推理模型 DeepSeek - R1性能与 OpenAI 的 o1 正式版持平并开源。其 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元缓存命中/4 元缓存未命中每百万输出 tokens 16 元。 1 月 26 日DeepSeek 登顶美区 App Store 免费榜第六超越 Google Gemini 和 Microsoft Copilot。
性能对齐 OpenAI-o1 正式版
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术在仅有极少标注数据的情况下极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩 OpenAI o1 正式版。 二、API接口调用
1.DeepSeek-V3模型调用
# Please install OpenAI SDK first: pip3 install openaifrom openai import OpenAIclient OpenAI(api_keyDeepSeek API Key, base_urlhttps://api.deepseek.com)response client.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role: system, content: You are a helpful assistant},{role: user, content: Hello},],streamFalse
)print(response.choices[0].message.content)
2.DeepSeek-R1模型调用
# Please install OpenAI SDK first: pip3 install openaifrom openai import OpenAIclient OpenAI(api_keyDeepSeek API Key, base_urlhttps://api.deepseek.com)response client.chat.completions.create(modeldeepseek-reasoner,messages[{role: system, content: You are a helpful assistant},{role: user, content: Hello},],streamFalse
)print(response.choices[0].message.content)
三、本地化部署接口调用
1.ollama本地化安装略
2.DeepSeek-R1本地化安装
ollama run deepseek-r1:1.5b
3.本地ollama接口调用
# Please install OpenAI SDK first: pip3 install openaifrom openai import OpenAIclient OpenAI(api_keyollama, base_urlhttps://localhost:11434/v1/)response client.chat.completions.create(modeldeepseek-r1:1.5b,messages[{role: system, content: You are a helpful assistant},{role: user, content: Hello},],streamFalse
)print(response.choices[0].message.content)
