Principais Destaques
A Novita AI lançou o Deepseek V3 0324! Além disso, esta versão oferece suporte total a function calling.
O DeepSeek V3 0324 combina arquitetura MoE, suporte multilíngue, Function Calling e geração de código otimizada para precisão e eficiência de desenvolvimento incomparáveis.
O DeepSeek V3 0324 redefine as capacidades de IA com sua arquitetura incomparável e suporte a Function Calling. Projetado para aplicações texto a texto, é ideal para desenvolvedores que desejam criar código de alta qualidade e automatizar integrações de interface. Sua capacidade de lidar com cenários complexos com facilidade o torna uma escolha superior para desenvolvimento de ponta.
O que é o Deepseek V3 0324?
| Informações Básicas | Data de Lançamento | 24 de março de 2025 |
| Tamanho do Modelo | 671B parâmetros (37B ativos/token) | |
| Código Aberto | Aberto | |
| Arquitetura | Mixture-of-Experts (MoE) | |
| Capacidade | Suporte a function calling | |
| Suporte a Idiomas | Idiomas Multilíngues Suportados | Capacidades aprimoradas em Chinês |
| Multimodal | Capacidade Multimodal | Não é um modelo multimodal, texto a texto |
| Treinamento | Dados de Treinamento | 14,8 trilhões de tokens diversos |
| Tamanho do Modelo por Precisão | Tipo de Tensor | BF16/F8_E4M3/F32 |
Deepseek V3 0324 + Function Calling
O DeepSeek V3 0324 suporta Function Calling e possui capacidades aprimoradas de geração de código front-end, trazendo melhorias significativas para o desenvolvimento front-end.
Primeiramente, o DeepSeek V3 0324 demonstra uma otimização clara na geração de HTML, CSS e JavaScript. Ele produz código limpo e semântico, adequado para design responsivo e desenvolvimento baseado em componentes. Isso ajuda os desenvolvedores a construir rapidamente estruturas de páginas e lógica básica de interação, melhorando a eficiência do desenvolvimento.
Em segundo lugar, o mecanismo de Function Calling permite que o modelo invoque interfaces externas, tornando-o mais eficaz no tratamento de cenários comuns de front-end, como pesquisa, envio de formulários e carregamento dinâmico de dados. Através do Function Calling, o modelo pode não apenas entender a intenção do usuário, mas também gerar lógica de invocação de funções, permitindo uma coordenação suave entre front-end e back-end.
Em resumo, a combinação do DeepSeek V3 0324 com Function Calling permite que o modelo gere código front-end de alta qualidade enquanto automatiza a integração de interfaces. É adequado para construir funcionalidades front-end como pesquisa, recomendações e interações de dados, aumentando significativamente a produtividade e a colaboração geral.
Como Usar o Function Calling do Deepseek V3 0324 via Novita AI
A Novita AI lançou descrições de capacidade de suporte para cada LLM, que você pode visualizar diretamente no [console](https://novita.ai/models-console/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign=/ llama-4-maverick-function-calling/) e na [documentação](https://novita.ai/docs/guides/llm-function-calling/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign= llama-4-maverick-function-calling).
1. Inicialize o Cliente
Primeiro, você precisa inicializar o cliente com sua chave da API Novita.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Obtenha a Chave da API Novita AI em: https://novita.ai/settings/key-management.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek-v3-0324"
- Defina a Função a Ser Chamada
Em seguida, defina a função Python que o modelo pode chamar. Neste exemplo, é uma função para obter informações meteorológicas.
# Exemplo de função para simular a obtenção de dados meteorológicos.
def get_weather(location):
"""Obtém o clima atual para um local determinado."""
print("Chamando a função get_weather com local: ", location)
# Em uma aplicação real, você chamaria uma API meteorológica externa aqui.
# Este é um exemplo simplificado que retorna dados fixos.
return json.dumps({"location": location, "temperature": "60 degrees Fahrenheit"})
2. Construa a Solicitação da API com Ferramentas e Mensagem do Usuário
Agora, crie a solicitação da API para o endpoint Novita. Esta solicitação inclui o parâmetro tools, definindo as funções que o modelo pode usar, e a mensagem do usuário.
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Obter o clima de um local, o usuário deve fornecer um local primeiro",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "A cidade e estado, ex. São Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"]
},
}
},
]
messages = [
{
"role": "user",
"content": "Qual é o clima em São Francisco?"
}
]
# Vamos enviar a solicitação e imprimir a resposta.
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
tools=tools,
)
# Verifique se a resposta contém chamadas de ferramenta se estiver em produção.
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(tool_call.model_dump())
3. Saída
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
4. Responda com o Resultado da Chamada de Função e Obtenha a Resposta Final
O próximo passo é processar a chamada de função, executar a função get_weather e enviar o resultado de volta ao modelo para gerar a resposta final ao usuário.
# Certifique-se de que tool_call está definido a partir da etapa anterior
if tool_call:
# Estenda o histórico da conversa com a mensagem de chamada de ferramenta do assistente
messages.append(response.choices[0].message)
function_name = tool_call.function.name
if function_name == "get_weather":
function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# Execute a função e obtenha a resposta
function_response = get_weather(
location=function_args.get("location"))
# Anexe a resposta da função às mensagens
messages.append(
{
"tool_call_id": tool_call.id,
"role": "tool",
"content": function_response,
}
)
# Obtenha a resposta final do modelo, agora com o resultado da função
answer_response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
# Nota: Não inclua o parâmetro tools aqui.
)
print(answer_response.choices[0].message)
5. Saída
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
DeepSeek V3 0324 é um modelo de IA de última geração que supera seus antecessores ao combinar Function Calling avançado com suporte robusto a idiomas e geração de código otimizada. Sua eficiência no tratamento de cenários complexos de desenvolvimento garante que seja uma ferramenta poderosa e indispensável para desenvolvedores modernos.
Perguntas Frequentes
O que é function calling?
Permite que LLMs acionem ferramentas ou APIs externas para executar tarefas e obter dados.
Como posso começar a usar o Function Calling do DeepSeek V3 0324 na Novita AI?
Para usar o DeepSeek V3 0324, inicialize o cliente da Novita AI com sua chave de API, defina funções Python chamáveis, construa solicitações de API com ferramentas e processe as chamadas de ferramenta do modelo. Visite a documentação da Novita AI para etapas detalhadas.
Por que o DeepSeek V3 0324 é melhor que outros modelos?
DeepSeek V3 0324 se destaca na geração de código front-end limpo e semântico (HTML, CSS, JavaScript) para design responsivo e interações dinâmicas.
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