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news 2025/9/17 18:27:41

服务类网站开发,经典网站欣赏,wordpress数据维护,做网站端口映射deepseek 全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。性能对齐海外领军闭源模型 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。论…

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全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。

性能对齐海外领军闭源模型

DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。

论文链接：DeepSeek-V3/DeepSeek_V3.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-V3 · GitHub

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

百科知识： DeepSeek-V3 在知识类任务（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。
长文本： 在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
代码： DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型；并在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
数学： 在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。
中文能力： DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。

接入API

点击接口文档，首次调用API，下面有实例demo，按照demo通过postman工具先调用试试

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \-d '{"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Hello!"}],"stream": false}'

记得修改header中Authorization 的Bearer <DeepSeek API Key> 改成自己的token，Bearer sk-b8ebb504f8994f98964850b2这样的

得到问答结果

golang 接入API

package mainimport ("bytes""encoding/json""fmt""io/ioutil""net/http"
)type Completion struct {ID      string `json:"id"`Object  string `json:"object"`Created int64  `json:"created"`Model   string `json:"model"`Choices []struct {Index   int `json:"index"`Message struct {Role    string `json:"role"`Content string `json:"content"`} `json:"message"`Logprobs     interface{} `json:"logprobs"`FinishReason string      `json:"finish_reason"`} `json:"choices"`Usage struct {PromptTokens          int `json:"prompt_tokens"`CompletionTokens      int `json:"completion_tokens"`TotalTokens           int `json:"total_tokens"`PromptCacheHitTokens  int `json:"prompt_cache_hit_tokens"`PromptCacheMissTokens int `json:"prompt_cache_miss_tokens"`} `json:"usage"`SystemFingerprint string `json:"system_fingerprint"`
}type Message struct {Role    string `json:"role"`Content string `json:"content"`
}type ChatRequest struct {Model    string    `json:"model"`Messages []Message `json:"messages"`Stream   bool      `json:"stream"`
}func main() {url := "https://api.deepseek.com/chat/completions"// 创建请求体结构体requestBody := ChatRequest{Model: "deepseek-chat",Messages: []Message{{Role: "system", Content: "现在角色扮演，你是客服人员，你现在不用联网搜索信息，你按照逻辑推理合理的回答就可以了"},{Role: "user", Content: "我希望我们的预约网站能够越做越好"},},Stream: false,}// 将结构体转换为 JSONpayload, err := json.Marshal(requestBody)if err != nil {fmt.Println("Error marshaling JSON:", err)return}// 创建请求req, err := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(payload))if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}// 设置请求头req.Header.Set("Content-Type", "application/json")req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-b8ebb99508964850b2b1c")// 发送请求client := &http.Client{}resp, err := client.Do(req)if err != nil {fmt.Println("Error:", err)return}defer resp.Body.Close()// 读取响应body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)fmt.Println(string(body))var completion Completionerr = json.Unmarshal(body, &completion)if err != nil {fmt.Println("Error parsing JSON:", err)return}if len(completion.Choices) > 0 {content := completion.Choices[0].Message.Contentfmt.Println("Content:", content)} else {fmt.Println("No choices available")}
}