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【代码】DeepSeekV3模型接入Open WebUI前端框架。

封装天气查询函数使用库调用OpenWeather API，返回JSON格式结果代码示例：2. 定义函数元数据与工具列表创建函数元数据（JSON Schema）描述函数名称、参数及功能 代码示例：配置工具列表将函数包装为参数传递给模型代码示例：3. 调用模型触发Function Calling首次请求触发函数调用发送用户问题，模型返回指示需调用外部函数代码示例：4. 整合结果并二次请求构建完整消息链将用户问题、模型触发调用、函数结果

Function Calling功能是智能体开发的重要基石。熟练掌握该功能，甚至可以在不借助agent开发框架的情况下搭建复杂的智能体。在低代码开发框架（如Cozy、Dify）进行智能体开发时，也需要了解Function Calling底层原理，因为这些框架虽无需写代码，但同样存在调用外部工具的流程。

DeepSeek模型与GPT模型采用相同的参数体系，在调用函数时，参数众多。model和message。model参数：有两个可选值，为对话模型，适用于日常对话；为编程模型，输入编程相关问题时使用，会返回代码。通常情况下，使用模型。message参数：是一个多角色的参数系统，以列表形式存在。列表中的每个元素是一个字典，包含role和content两个字段。role表示消息发送者的角色，content表示消息内容。

【代码】DeepSeekAPI-Key获取与模型调用方法详解。

多专家并行处理不同子任务，动态路由机制选择激活专家。支持多模态任务（如文本、代码、数学推理）。Transformer模块、RMSNorm、动态路由实现。 量化相关代码（如、）。硬容量（Hard Capacity）：单个专家在单次前向中最多处理的Token数（DeepSeek-V3默认值：）。软容量（Soft Capacity）：通过概率平滑控制专家负载，允许临时过载但引入惩罚机制。学习资源**

DeepSeek通过R1与V3系列的协同创新，在特定领域（数学/代码）已实现对国际巨头的局部超越，其"专用-通用"技术融合路线为全球大模型发展提供了新范式。但在多模态能力与复杂系统推理方面，仍需追赶Claude 3.7等顶尖模型。