Ключевые моменты
Novita AI представила DeepSeek V3 0324! Более того, эта версия полностью поддерживает function calling.
DeepSeek V3 0324 сочетает архитектуру MoE, многоязычную поддержку, Function Calling и оптимизированную генерацию кода, обеспечивая непревзойдённую точность и эффективность разработки.
DeepSeek V3 0324 переопределяет возможности ИИ благодаря своей архитектуре и поддержке Function Calling. Модель, предназначенная для задач «текст‑в‑текст», идеально подходит разработчикам, стремящимся создавать качественный код и автоматизировать интеграцию интерфейсов. Способность легко обрабатывать сложные сценарии делает её превосходным выбором для передовой разработки.
Что такое DeepSeek V3 0324?
| Основная информация | Дата выпуска | 24 марта 2025 г. |
| Размер модели | 671B параметров (37B активных/токен) | |
| Открытый исходный код | Да | |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) | |
| Возможности | Поддерживает function calling | |
| Поддержка языков | Поддерживаемые многоязычные языки | Улучшенные возможности для китайского языка |
| Мультимодальность | Мультимодальные возможности | Не мультимодальная модель, текст в текст |
| Обучение | Обучающие данные | 14.8 триллионов токенов разнообразных данных |
| Размер модели по точности | Тип тензора | BF16/F8_E4M3/F32 |
DeepSeek V3 0324 + Function Calling
DeepSeek V3 0324 поддерживает Function Calling и обладает улучшенными возможностями генерации фронтенд‑кода, что приносит значительные улучшения в разработку интерфейсов.
Во‑первых, DeepSeek V3 0324 демонстрирует явную оптимизацию при генерации HTML, CSS и JavaScript. Он создаёт чистый, семантический код, подходящий для адаптивного дизайна и компонентной разработки. Это помогает разработчикам быстро создавать структуру страниц и базовую логику взаимодействия, повышая эффективность разработки.
Во‑вторых, механизм Function Calling позволяет модели вызывать внешние интерфейсы, что делает её более эффективной при работе с распространёнными фронтенд‑сценариями, такими как поиск, отправка форм и динамическая загрузка данных. Благодаря Function Calling модель может не только понимать намерения пользователя, но и генерировать логику вызова функций, обеспечивая плавную координацию между фронтендом и бэкендом.
Таким образом, сочетание DeepSeek V3 0324 и Function Calling позволяет модели генерировать высококачественный фронтенд‑код, одновременно автоматизируя интеграцию интерфейсов. Она отлично подходит для создания фронтенд‑функций, таких как поиск, рекомендации и взаимодействие с данными, что значительно повышает скорость разработки и общую эффективность совместной работы.
Как использовать Function Calling DeepSeek V3 0324 через Novita AI
Novita AI уже запустила описание поддерживаемых возможностей для каждой LLM. Вы можете просмотреть их непосредственно в консоли и документации.
1. Инициализация клиента
Сначала необходимо инициализировать клиент с вашим API‑ключом Novita.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Получите ключ API Novita AI по адресу: https://novita.ai/settings/key-management.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek-v3-0324"
- Определение функции для вызова
Затем определите функцию Python, которую модель может вызывать. В этом примере это функция для получения информации о погоде.
# Пример функции для имитации получения данных о погоде.
def get_weather(location):
"""Получает текущую погоду для указанного местоположения."""
print("Вызов функции get_weather с местоположением: ", location)
# В реальном приложении здесь будет вызов внешнего API погоды.
# Это упрощённый пример с жёстко заданными данными.
return json.dumps({"location": location, "temperature": "60 градусов по Фаренгейту"})
2. Формирование API‑запроса с инструментами и сообщением пользователя
Теперь создайте API‑запрос к конечной точке Novita. Запрос включает параметр tools, определяющий функции, которые модель может использовать, и сообщение пользователя.
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Получить погоду в указанном месте. Пользователь должен сначала указать местоположение.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "Город и штат, например, Сан-Франциско, Калифорния"
}
},
"required": ["location"]
},
}
},
]
messages = [
{
"role": "user",
"content": "Какая погода в Сан-Франциско?"
}
]
# Отправляем запрос и выводим ответ.
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
tools=tools,
)
# В production проверьте, содержит ли ответ tool_calls.
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(tool_call.model_dump())
3. Вывод
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
4. Ответ с результатом вызова функции и получение окончательного ответа
Следующий шаг — обработать вызов функции, выполнить функцию get_weather и отправить результат обратно модели для генерации финального ответа пользователю.
# Убедитесь, что tool_call определён из предыдущего шага
if tool_call:
# Добавляем в историю сообщений сообщение ассистента с вызовом инструмента
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)
# Выполняем функцию и получаем ответ
function_response = get_weather(
location=function_args.get("location"))
# Добавляем ответ функции в сообщения
messages.append(
{
"tool_call_id": tool_call.id,
"role": "tool",
"content": function_response,
}
)
# Получаем финальный ответ от модели с результатом функции
answer_response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
# Примечание: не включайте сюда параметр tools.
)
print(answer_response.choices[0].message)
5. Вывод
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
DeepSeek V3 0324 — это модель ИИ нового поколения, которая превосходит своих предшественников, объединяя расширенный Function Calling с надёжной языковой поддержкой и оптимизированной генерацией кода. Её эффективность в обработке сложных сценариев разработки делает её мощным и незаменимым инструментом для современных разработчиков.
Часто задаваемые вопросы
Что такое function calling?
Это возможность LLM вызывать внешние инструменты или API для выполнения задач и получения данных.
Как начать использовать Function Calling DeepSeek V3 0324 на Novita AI?
Чтобы использовать DeepSeek V3 0324, инициализируйте клиент Novita AI с вашим API‑ключом, определите вызываемые функции Python, сформируйте API‑запросы с инструментами и обработайте вызовы инструментов модели. Подробные шаги — в документации Novita AI.
Почему DeepSeek V3 0324 лучше других моделей?
DeepSeek V3 0324 превосходно генерирует чистый, семантический фронтенд‑код (HTML, CSS, JavaScript) для адаптивного дизайна и динамических взаимодействий.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, расширяющая ваши AI‑амбиции. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU‑инстансы — экономичные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктурные сложности, начните бесплатно и воплотите своё AI‑видение в реальность.
