DeepSeek品牌大模型 DeepSeek品牌大模型 通用API
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集成次數：1次
更新時間：2025.04.15
價格 集成

API在線試用與對比

DeepSeek品牌大模型收錄并規范呈現市面上所有由DeepSeek團隊推出的大語言模型，包括DeepSeek V系列、R系列及Coder衍生模型等。該服務提供統一命名、能力簡介、模型分類等標準化數據，便于開發者查詢、集成與對比使用，助力DeepSeek模型的高效應用與管理。

試用的同時，橫向對比各API的核心指標，以可視化數據輔助技術選型，確保評估客觀高效。 查看API對比報表 做出明智的決策，數據包括： API性能、 定價、 功能及特性、 企業狀況、 網絡/站點流量、 客服支持、 API試用與評價

DeepSeek品牌大模型驗證工具

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async function aiDeepseekBrand() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/ai_deepseek_brand';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/您的Apikey'
        },
        body: {"prompt":""}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('狀態碼:', response.status);
        console.log('響應數據:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('請求失敗:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
aiDeepseekBrand()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('錯誤:', error));

更快的集成到AI及應用

無論個人還是企業，都能夠快速的將API集成到你的應用場景，在多個渠道之間輕松切換。

API特性

多個API渠道路由
統一API key調用
標準化接口設計
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產品介紹
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什么是DeepSeek品牌大模型?

DeepSeek 品牌大模型 是一個專注于 DeepSeek 系列模型能力對比與評估的API服務，涵蓋了當前主流的 DeepSeek 模型版本，包括 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-R2.5 以及兩大蒸餾分支：DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列 與 DeepSeek-R1-Distill-Llama 系列。

該服務以“模型對比”為核心價值，提供多個模型版本在相同輸入下的響應差異，幫助用戶精準判斷各版本在不同任務（如自然語言推理、代碼生成、數學解題等）中的表現能力，為模型選擇、評估與部署提供決策支持。

DeepSeek品牌大模型有哪些核心功能？

 

  • 模型響應對比與橫評
    在相同輸入下，展示多個模型版本的輸出差異，突出模型的個性化能力。

  • 支持蒸餾模型輕量測試
    對 DeepSeek-R1 的蒸餾版模型（如 Distill-Qwen 與 Distill-Llama）進行精度與效率對比。

  • 多任務測試能力
    覆蓋語言理解、問答、數學推理、代碼生成、翻譯等核心任務場景。

  • 標準化輸出結構
    所有模型返回內容統一封裝，便于對比分析與可視化展示。

  • Prompt 對比報告接口（可選）
    自動生成一組 prompt 在多個模型上的響應評分與表現描述。

 

DeepSeek品牌大模型的技術原理是什么？

 

  • 模型路由分發系統
    根據模型版本標識，將用戶 prompt 分發至相應模型處理管線。

  • 輸出結構化模塊
    各模型的原始響應統一封裝為標準格式，支持文本對齊與對比分析。

  • 差異抽取與標簽分析引擎
    對比各模型輸出內容，從語言風格、推理完整性、輸出結構等維度提取差異標簽。

 

DeepSeek品牌大模型的核心優勢是什么？

? 多版本響應對比更清晰

一鍵測試多個版本模型，直觀看到差異表現，適用于評估、橫評、教學等場景。

? 精準觀察蒸餾模型表現

評估 Distill-Qwen 與 Distill-Llama 模型在壓縮體積后的保留能力及性價比表現。

? 多任務覆蓋，通用性強

支持語言、邏輯、推理、代碼等核心任務，適應多種測試需求。

? 結果結構清晰，便于分析

標準輸出字段結構統一，方便集成進對比工具或展示平臺。

? 非集成導向，輕依賴、強比對

本服務不強調模型聚合調用，更適合用于模型能力“對照實驗”場景。

在哪些場景會用到DeepSeek品牌大模型？

1. 模型橫評與精度研究

場景： AI研究團隊需要對 DeepSeek 系列模型進行對比分析。
用途： 快速查看 V3 與 R1 的表現差異；評估 R2.5 是否具備更強泛化能力。

2. 蒸餾模型部署前性能對照

場景： 企業準備部署輕量化模型，希望對比蒸餾版與原版模型表現差異。
用途： 查看 Distill-Qwen 與原始 R1 在業務語料下的保真度。

3. Prompt 調優實驗平臺

場景： Prompt 工程師需要評估不同提示語在各模型下的響應表現。
用途： 優化 prompt 結構，選擇最兼容模型版本。

4. 教學與展示型工具

場景： 培訓機構、內容創作者展示“同一問題多個模型如何作答”。
用途： 增強 AI 能力理解，激發教學互動與探討。

5. 渠道商與平臺能力對比

場景： 模型服務分發平臺希望比較不同來源的 DeepSeek 模型版本質量。
用途： 優化接入決策，選擇響應速度快、準確性高的服務商。

API接口列表
AI文本生成
AI文本生成
1.1 簡要描述
AI文本生成API是一種基于人工智能的大模型接口，能夠根據用戶輸入的提示詞生成高質量的文本內容。
1.2 請求URL
/chat
1.3 請求方式
post
1.4 入參
參數名 參數類型 默認值 是否必傳 描述
prompt string 是 提示詞
1.5 出參
參數名 參數類型 默認值 描述
choices array
1.6 錯誤碼
錯誤碼 錯誤信息 描述
1.7 示例 
請求參數{
    "prompt": ""
}

返回參數
{
    "choices": ""
}

錯誤碼
{}