DeepSeek API 完成輸出提速與服務擴容,默認支持 500 併發同時在線

重點摘要
DeepSeek 今日宣佈 API 已完成輸出提速與服務擴容。輸出速度更快、服務更穩定,默認支持 500 併發同時在線。企業用戶需要更大併發可在線申請。##AI 大模型##
DeepSeek API 的升級對於企業用戶來說是一個重要的消息,因為這意味著他們可以享受到更快的輸出速度和更穩定的服務。這項升級旨在提高服務效率和可靠性,讓企業用戶可以更順暢地使用 API 服務。透過這項升級,DeepSeek API 也可以更好地滿足企業用戶的需求。
DeepSeek API 的輸出提速和服務擴容是對其基礎架構的重大升級,旨在提高服務的可靠性和效率。這項升級使得 API 的輸出速度更快,讓企業用戶可以更快速地取得所需的資料。同時,服務的擴容也使得 API 可以支持更多的併發請求。
默認支持 500 併發同時在線是 DeepSeek API 的一個重要特點,這意味著企業用戶可以同時發送多個請求而不會受到服務的限制。若企業用戶需要更大併發量,可以在線申請,讓他們可以根據自己的需求進行調整。這項功能使得 API 更加靈活和可定制。
這項升級對於企業用戶的業務運營有著重要的影響,因為它可以幫助他們提高工作效率和降低成本。透過更快的輸出速度和更穩定的服務,企業用戶可以更快速地取得所需的資料和進行分析。同時,API 的擴容也使得企業用戶可以更好地滿足客戶的需求。
在未來,DeepSeek API 可能會繼續升級和改進其服務,以滿足企業用戶的需求。企業用戶可以關注 API 的後續升級和更新,以便更好地使用其服務。同時,API 的開發團隊也會不斷地優化和改進其服務,以提供更好的使用體驗。
讀者可以關注 DeepSeek API 的官方網站和社交媒體,以便及時地取得其最新的消息和更新。同時,企業用戶也可以在線申請更大併發量,以滿足自己的業務需求。透過這項升級,DeepSeek API 成為了一個更加強大和可靠的工具,幫助企業用戶提高工作效率和降低成本。
Related
相關文章
Liquid AI Introduces LFM2.5-Embedding-350M and LFM2.5-ColBERT-350M: Dense Bi-Encoder and Late-Interaction Models for Fast Multilingual Search Across 11 Languages
This week, Liquid AI released two new retrieval models. They are LFM2.5-ColBERT-350M and LFM2.5-Embedding-350M. Both hold 350M parameters. Both are the first bidirectional members of the LFM family. They build on LFM2.5-350M-Base, released in March. The pair targets fast multilingual and cross-lingual search across 11 languages. Their footprint is small enough to run almost anywhere. Both are available now on Hugging Face under the LFM Open License v1.0. LFM2.5 Retrievers The two models share one backbone but represent text differently. LFM2.5-Embedding-350M is a dense bi-encoder. It turns each document into a single vector. Pick it when you want the fastest search and the smallest, cheapest index. LFM2.5-ColBERT-350M is a late-interaction model. It converts each token into a vector rather
Perplexity Launches Brain, a Self-Improving Memory System That Builds a Context Graph of an Agent’s Work and Learns Overnight
Most AI memory remembers the user. It stores your preferences, your tastes, and your role. Perplexity is taking a different path. Today, Perplexity launched Brain, a self-improving memory system for its agent product, Computer. Brain does not focus on remembering you. It remembers what the agent did. That reframes what memory in AI is for. What is Perplexity‘s Brain Brain is a self-improving memory system. It builds a context graph of the work Computer performs. At set intervals, such as overnight, Brain reviews that graph. It then teaches itself how to do the work better. The idea is straightforward. The more work you do, the more efficient Brain makes your Computer. Brain is rolling out today to Perplexity Max and Enterprise Max subscribers in Research Preview. Two Axes of AI Memory Perp

智譜新高,MiniMax承壓,“大模型雙雄”命運殊途
這篇消息聚焦「智譜新高,MiniMax承壓,“大模型雙雄”命運殊途」。原始導語提到:大模型在被市場重新定價 從 AI 情報角度來看,這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

華為昇騰 0 Day 支持智譜 GLM-5.2 模型,提供全面推理優化
華為昇騰 AI 宣佈在智譜開源 GLM-5.2 大模型當天即完成深度推理優化。通過 MOE 大融合算子、通信計算融合、高併發調度等七項關鍵技術,顯著提升編程和長程任務的處理效率,現已支持 A3 系列產品部署。#AI 大模型# #國產算力#
企業AI轉型再添利器:青雲科技算力雲接入 MiniMax-M3 模型
企業AI落地面臨高效低成本難題。青雲科技旗下基石智算平臺接入國產開源大模型MiniMax-M3,提供新算力支持。MiniMax-M3以卓越上下文處理能力等三大核心技術見長,依託自研架構,助企業便捷部署AI業務。
阿里開源統一科學大模型 LOGOS,僅用五十六分之一參數超越微軟
阿里 ATH-Token Foundry 聯閤中國人民大學高瓴人工智能學院開源科學基礎模型 LOGOS。該模型採用統一科學語法與純序列建模範式,在六大科學任務上匹配或超越傳統專用方法。其中 LOGOS-1B 僅 1B 參數,即展現出極高效率,性能超越參數量達 8×7B 的微軟模型。