Hinweis des Autors: In fünf Szenarien – Entwicklungsautomatisierung, Büro-Kollaboration, Datencompliance, Kostenkontrolle und Einführung im Team – vergleichen wir die unterschiedliche Positionierung von DSH (DeepSeek Harness) und Tencent WorkBuddy und zeigen, wie sich die relevanten Modelle einheitlich über APIYI aufrufen lassen.
In letzter Zeit sind „Warum ist DSH gerade so beliebt?“ und „DSH oder Tencent WorkBuddy – welches Produkt lohnt sich mehr?“ für viele Entwickler und Teamleiter zu wiederkehrenden Diskussionsthemen geworden. Beide werden der Kategorie „KI-Agenten“ zugeordnet, doch Zielgruppe, Nutzungsweise und Einführungswege unterscheiden sich. Dieser Artikel diskutiert nicht, wer absolut stärker ist, sondern gibt einen Auswahlleitfaden für DSH und WorkBuddy nach Einsatzszenario, damit du Umwege vermeidest.
Dies ist kein Kompromissartikel nach dem Motto „Beide haben ihre Stärken“. Wir geben für jedes Szenario eine klare Tendenz an und benennen zugleich offen die Grenzen beider Produkte. Vorab ein Hinweis: Beide Produkte werden schnell weiterentwickelt. Maßgeblich sind die jeweils aktuellen offiziellen Angaben zu Funktionen, Versionen und Abrechnungsregeln. In diesem Artikel zitieren wir keine ungeprüften Benchmark- oder Preisangaben.
Der Kernnutzen: Nach der Lektüre kannst du einschätzen, ob DSH oder WorkBuddy besser zu deinem Szenario passt, und weißt, wie du die zugrunde liegenden Modellaufrufe einheitlich anbindest, um spätere Wechselkosten zu senken.
DSH und Tencent WorkBuddy: die wichtigsten Punkte
Zuerst eine Tabelle, die die zentralen Unterschiede auf den Punkt bringt. Die Beschreibungen stützen sich auf öffentliche Diskussionen und die Produktpositionierung – es sind Richtungsaussagen, keine Feature-für-Feature-Liste.
| Vergleichsdimension | DSH (DeepSeek Harness) | Tencent WorkBuddy | Bedeutung für die Auswahl |
|---|---|---|---|
| Produktform | Ein um das Modell herum gebautes Agent-Ausführungsframework (Harness), eher Toolchain | Ein KI-Arbeitsassistent für Arbeitsszenarien, eher fertige Anwendung | Entscheidet, ob du „baust“ oder „nutzt“ |
| Hauptzielgruppe | Entwickler, Technikteams und fortgeschrittene Nutzer, die eigene Abläufe mögen | Büromitarbeitende, Fachteams und Nutzer, die eine sofort einsatzbereite Lösung erwarten | Entscheidet über die Einstiegshürde |
| Anpassbarkeit | Hoch: Modelle, Tools, Eingabeaufforderungen und Ausführungsabläufe lassen sich ändern | Mittel: vor allem integrierte Produktfunktionen und Konfiguration | Entscheidet, ob sich spezielle Abläufe abbilden lassen |
| Modellbindung | DeepSeek-Serie im Kern, bei Bedarf lassen sich andere kompatible Schnittstellen anbinden | Stützt sich auf Modelle und Dienste aus dem Tencent-Ökosystem | Entscheidet über die späteren Migrationskosten |
| Ökosystem-Zusammenspiel | Setzt auf Open-Source-Community und selbst gebaute Tools | Engere Verzahnung mit dem Tencent-Büro- und Kollaborations-Ökosystem | Entscheidet über die Anbindung an bestehende Systeme |
Die Positionierungsunterschiede zwischen DSH und WorkBuddy im Detail
Das Wort „Harness“ bedeutet ursprünglich „Geschirr“ oder „Zügelwerk“. Im KI-Umfeld bezeichnet es meist jene Ausführungsschicht, die ein großes Sprachmodell umhüllt: Sie verwaltet den Kontext, ruft Tools auf, zerlegt Aufgaben und kümmert sich um Fehlversuche und Wiederholungen. Dass DSH so häufig diskutiert wird, liegt vor allem daran, dass es die Reasoning-Fähigkeiten der DeepSeek-Modelle mit einem kontrollierbaren Ausführungsablauf kombiniert – Entwickler können ihre eigenen Agenten bauen, als würden sie mit Bausteinen arbeiten. Anders gesagt: DSH liefert das „Fähigkeitsfundament“, nicht die „fertige Antwort“.
WorkBuddy geht fast den umgekehrten Weg. Es ist eher eine bereits eingerichtete Werkstatt: Nutzer öffnen es und erledigen dann Dokumentenorganisation, Informationssammlung oder Alltagsaufgaben, ohne die darunterliegende Modellsteuerung und Tool-Orchestrierung verstehen zu müssen. Für die meisten nicht-technischen Rollen ist diese Erfahrung – „wenig Konfiguration, schnell sichtbare Ergebnisse“ – attraktiver. Der Preis dafür ist, dass die Flexibilität der Abläufe an die Designgrenzen des Produkts gebunden bleibt.
Warum DSH derzeit so populär ist
Betrachtet man die Diskussionen in der Community, speist sich die Aufmerksamkeit rund um DSH aus drei Quellen. Erstens genießen die Modelle der DeepSeek-Reihe bei Reasoning- und Code-Aufgaben einen guten Ruf, und die Tools rund um sie werden dadurch automatisch mit Beachtung bedacht. Zweitens wächst bei Entwicklern der Bedarf an „kontrollierbaren Agenten“ – ein reiner Chat-Dialog reicht für automatisierte Aufgaben längst nicht mehr aus, und Frameworks wie Harness füllen genau diese Ausführungsebene. Drittens erlaubt die Offenheit auch einzelnen Entwicklern, mit geringem Aufwand zu experimentieren. Dieses Gefühl, selbst mitzumachen, hat zahlreiche Tutorials und Weiterentwicklungen hervorgebracht und die Verbreitung zusätzlich befeuert.
DSH und Tencent WorkBuddy im Szenariovergleich
Bei der Auswahl ist das größte Risiko, losgelöst von konkreten Szenarien zu argumentieren. Im Folgenden bekommst du eine Tendenz für fünf häufige Einsatzszenarien – ordne dich einfach direkt zu.
| Einsatzszenario | Eher empfohlen | Hauptgründe | Worauf zu achten |
|---|---|---|---|
| Entwicklungsautomatisierung und Codierungsaufgaben | DSH | Anbindung an Coderepos, Kommandozeile und eigene Tools möglich; Abläufe bleiben kontrollierbar | Erfordert etwas Engineering-Aufwand für Konfiguration und Wartung |
| Tägliche Büroarbeit und Dokumentenzusammenarbeit | WorkBuddy | Sofort einsatzbereit, reibungslose Anbindung an das Office-Ökosystem | Komplexe individuelle Abläufe können eingeschränkt sein |
| Datencompliance und Private-Deployment-Anforderungen | Je nach Situation, eher DSH | Die Framework-Ebene lässt sich selbst betreiben, Datenflüsse sind transparenter | Modellaufrufe müssen weiterhin anhand der Compliance-Bestimmungen des Anbieters geprüft werden |
| Fein abgestufte Kostenkontrolle | DSH | Modelle lassen sich je nach Aufgabe wählen, Aufrufvolumen steuerbar | Das Nutzungsmonitoring musst du selbst übernehmen |
| Schnelle Einführung in nicht-technischen Teams | WorkBuddy | Geringe Schulungskosten, einheitliches Erlebnis | Kontoberechtigungen und Enterprise-Version-Strategie beachten |
Szenario 1: Entwickler sollten zuerst DSH prüfen
Wenn dein Bedarf darin besteht, „den Agenten Code ändern, Tests ausführen, Logs aufräumen und Dateien im Batch verarbeiten zu lassen“, ist ein Harness-Framework wie DSH besser geeignet. Es erlaubt dir festzulegen, welche Tools der Agent aufrufen darf, unter welchen Bedingungen er stoppt und wie er nach Fehlern zurückrollt – alles entscheidende Kontrollpunkte in Engineering-Szenarien. Zudem lässt sich das zugrunde liegende Modell nach Aufgabenkomplexität wechseln, zum Beispiel ein Dialogmodell für einfache Aufgaben und ein Reasoning-Modell für komplexe Schlussfolgerungen – das ist deutlich flexibler.
Szenario 2: Büroangestellte sollten zuerst WorkBuddy prüfen
Wenn die Nutzer vor allem in Betrieb, Verwaltung, Vertrieb oder Management sitzen und es im Kern darum geht, Meeting-Notizen zu ordnen, Materialien zusammenzufassen und Texte zu entwerfen, ist das Out-of-the-box-Erlebnis von WorkBuddy unkomplizierter. Nicht-technische Kolleginnen und Kollegen mit Harness-Konfigurationsoptionen und Modellparametern zu befassen, kostet oft mehr, als es bringt. Der Wert einer fertigen Anwendung liegt genau darin, die Komplexität im Hintergrund zu verbergen, damit sich die Nutzer auf die Arbeit selbst konzentrieren können.
Szenario 3: Gemischte Teams können beides parallel nutzen
Viele Teams müssen sich gar nicht für eines von beiden entscheiden. Ein häufiges Vorgehen: Die Fachbereiche erledigen den Büroalltag mit WorkBuddy, das Technikteam baut mit DSH interne Automatisierungsabläufe und verbindet die Ergebnisse beider Seiten über Dokumente oder Schnittstellen. So werden die Gewohnheiten unterschiedlicher Rollen berücksichtigt und dem Technikteam bleibt Raum für Anpassungen.
💡 Auswahlhinweis: Die Szenario-Einschätzung ist nur der Anfang; die tatsächlichen Unterschiede zeigen sich oft erst an deinen eigenen Aufgabendaten. Wähle zuerst 2–3 häufig vorkommende Aufgaben für einen kleinen Testlauf aus. Den Modell-Unterbau kannst du über APIYI apiyi.com einheitlich anbinden und mit derselben Schnittstelle verschiedene Modelle vergleichen – das reduziert den wiederholten Integrationsaufwand.
Wie Sie schnell mit DSH und WorkBuddy loslegen
Dieser Abschnitt enthält keine Codeblöcke, sondern beschreibt den Einstieg anhand von Schritten und Parametertabellen. Die Herangehensweise unterscheidet sich bei beiden deutlich: WorkBuddy setzt auf „installieren und loslegen“, DSH auf „erst das Modell konfigurieren, dann arbeiten“.
Einstieg in WorkBuddy
WorkBuddy ist eine fertige Anwendung, der Einstieg ist daher relativ unkompliziert und lässt sich grob in folgende Schritte gliedern:
- WorkBuddy über die offiziellen Tencent-Kanäle beziehen und installieren, anschließend mit dem passenden Konto anmelden.
- Je nach Aufgabenbereich die integrierten Funktionen oder Vorlagen durchsehen und mit risikoarmen Aufgaben wie Dokumentenablage oder Informationssammlung beginnen.
- Bei Einsatz im Team vorab mit dem Administrator den Berechtigungsumfang, die Datensichtbarkeit und die Strategie für die Enterprise-Version abstimmen.
- Nach einer Testphase von ein bis zwei Wochen festhalten, bei welchen Aufgaben die Effizienz spürbar steigt und wo weiterhin manuelle Nacharbeit nötig ist – und dann über den Umfang der Einführung entscheiden.
DSH: Modell-API konfigurieren
Ein entscheidender Schritt bei DSH ist die korrekte Konfiguration der Modellschnittstelle. Die meisten Harness-Frameworks unterstützen das OpenAI-kompatible Format, einige auch das Anthropic-Format. Solange der Anbieter eine kompatible Schnittstelle bereitstellt, lässt sich die Anbindung daher durch Ändern weniger Parameter erledigen. Die folgende Tabelle zeigt gängige Konfigurationsoptionen und ihre Bedeutung; die genauen Feldnamen richten sich nach der Dokumentation der aktuellen DSH-Version.
| Konfigurationsoption | Bedeutung | Beispielwerte |
|---|---|---|
| Endpunktadresse (base_url) | Einstiegspunkt für Anfragen an die Modell-API | Für das OpenAI-kompatible Format kann https://api.apiyi.com/v1 eingetragen werden |
| API-Schlüssel | Zugangsdaten für den Aufruf | In der APIYI-Konsole erstellen; nicht in ein öffentliches Repository schreiben |
| Modellname (model) | Gibt das aufzurufende Modell an | z. B. deepseek-chat, deepseek-reasoner; maßgeblich sind die tatsächlichen Namen in der APIYI-Modellliste |
| API-Format | OpenAI- oder Anthropic-Stil | Je nach Unterstützung des Frameworks wählen; APIYI ist mit beiden Formaten kompatibel |
| Timeouts und Wiederholungsversuche | Stabilität bei lang laufenden Aufgaben | Bei Reasoning-Aufgaben empfiehlt es sich, die Timeouts großzügiger zu setzen |
Nach der Konfiguration sollten Sie den Agenten zunächst eine schreibgeschützte Aufgabe ausführen lassen, etwa „die Dateien in einem bestimmten Verzeichnis auflisten und ihren Zweck zusammenfassen“, und prüfen, ob Modellaufrufe, Tool-Aufrufe und Log-Ausgaben ordnungsgemäß funktionieren. Erst danach sollten Sie schrittweise Schreibberechtigungen freigeben. Diese schrittweise Autorisierung hilft, Schäden durch Fehlbedienungen des Agenten wirksam zu vermeiden.
🚀 Schnellstart: APIYI bietet API-Zugriff auf die in diesem Artikel behandelten Modelle wie DeepSeek und ist sowohl mit dem OpenAI- als auch mit dem Anthropic-Schnittstellenformat kompatibel. Bei Frameworks wie DSH reicht es, die API-Adresse und den API-Schlüssel zu ändern, um sie anzubinden. Eine Anleitung zur Anbindung finden Sie in der APIYI-Dokumentation: docs.apiyi.com.
Modellaufrufe und Abrechnungslogik bei DSH und WorkBuddy
Kosten sind bei der Auswahl ein Thema, an dem man nicht vorbeikommt – doch die Abrechnungslogik der beiden Produkte unterscheidet sich deutlich, sodass ein direkter Vergleich à la „Wer ist günstiger?“ wenig bringt. WorkBuddy wird in der Regel über das produktspezifische Paket oder die Unternehmensstrategie abgerechnet; DSH selbst ist ein Framework, und die eigentlichen Kosten entstehen durch die darunterliegenden Modellaufrufe, die üblicherweise nach Token abgerechnet werden – mit Unterscheidung zwischen Eingabe, Ausgabe und Caching.
| Abrechnungsdimension | DSH (Modellaufruf über API) | WorkBuddy |
|---|---|---|
| Abrechnungsobjekt | Nutzung der zugrunde liegenden Modell-API | Produktpaket oder Unternehmenslösung |
| Eingabepreis | Maßgeblich sind die tatsächlichen Daten auf der APIYI-Preisseite docs.apiyi.com/models | Maßgeblich sind die offiziellen Angaben von Tencent |
| Ausgabepreis | Maßgeblich sind die tatsächlichen Daten auf der APIYI-Preisseite docs.apiyi.com/models | Maßgeblich sind die offiziellen Angaben von Tencent |
| Cache-Preis | Einige Modelle unterstützen Cache-Abrechnung, maßgeblich sind die tatsächlichen Daten auf der APIYI-Preisseite | Nicht zutreffend oder gemäß offiziellen Angaben |
| Instrumente zur Kostenkontrolle | Modellauswahl je nach Aufgabe, Begrenzung der Kontextlänge, Wiederverwendung des Caches | Steuerung der Kontenanzahl und der Paketstufe |
💰 Hinweis zu den Kosten: Dieser Artikel nennt keine konkreten Einzelpreise. Für die Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Preise der von DSH aufgerufenen Modelle sind die tatsächlichen Daten auf der APIYI-Preisseite docs.apiyi.com/models maßgeblich. Die Preise können sich mit der Modellversion ändern – vor der Anbindung empfiehlt es sich, sie noch einmal zu prüfen.
Bei Agenten-Aufgaben gibt es einen oft übersehenen Kostenfaktor: Der Harness führt bei mehrstufigen Tool-Aufrufen wiederholt den Kontext mit, sodass der tatsächliche Verbrauch an Eingabe-Token häufig deutlich höher liegt als bei einer normalen Unterhaltung. Wer in DSH die Kontextkürzung aktiviert und den Cache sinnvoll nutzt, hat daher mehr Einfluss auf die endgültige Rechnung als ein reiner Preisvergleich pro Einheit.
Auswahl-Checkliste: DSH vs. Tencent WorkBuddy
Wenn Sie noch unentschieden sind, hilft Ihnen die folgende Checkliste bei einem schnellen Selbsttest. Je mehr Treffer eine Spalte hat, desto besser passt sie zu Ihnen.
| Selbsttest-Frage | Tendenz DSH | Tendenz WorkBuddy |
|---|---|---|
| Gibt es im Team jemanden, der Konfigurationen und Skripte warten kann? | Ja | Nein |
| Müssen Aufgaben interne Systeme oder die Kommandozeile aufrufen? | Ja | Kaum nötig |
| Möchten Sie die zugrunde liegenden Modelle frei wechseln? | Ja | Egal |
| Sind die Nutzer überwiegend in nicht-technischen Rollen? | Nein | Ja |
| Wird das Tencent-Office-Ökosystem bereits intensiv genutzt? | Nein | Ja |
Ein Hinweis: Die Checkliste ist nur eine Entscheidungshilfe. Die verlässlichste Grundlage für eine echte Entscheidung sind immer die Testerfahrungen Ihres eigenen Teams – also Aufgabenabschlussrate, Anteil manueller Nacharbeit und tatsächliche Kosten.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
F1: Was ist DSH und worin unterscheidet es sich von gewöhnlichen KI-Chat-Tools?
DSH steht für DeepSeek Harness und ist ein Agenten-Ausführungsframework rund um die DeepSeek-Modelle. Gewöhnliche Chat-Tools sind nur für das „Antworten“ zuständig, während das Harness für das „Ausführen“ zuständig ist: Aufgaben zerlegen, Tools aufrufen, Kontext verwalten und Fehler behandeln. Es eignet sich für Szenarien, in denen Automatisierung tatsächlich produktiv werden soll. Maßgeblich für die konkreten Funktionen ist die jeweils aktuelle offizielle Dokumentation.
F2: Was ist der wichtigste Unterschied zwischen DSH und Tencent WorkBuddy?
DSH ist eher das „Fundament“ und passt zu Entwicklern, die bereit sind, Abläufe selbst aufzubauen; WorkBuddy ist eher ein „Fertigprodukt“ und passt zu Büromitarbeitenden, die es direkt einsetzen möchten. Ersteres punktet bei der Anpassbarkeit, hat aber eine höhere Einstiegshürde; letzteres ist im Alltag bequemer, stößt bei komplexen Abläufen jedoch an die Grenzen des Produktumfangs.
F3: Können sich die Funktionen beider Produkte schnell ändern?
Ja. Stand November 2026 befinden sich beide Produktkategorien in einer Phase schneller Iteration; neue Fähigkeiten, neue Modelle und Abrechnungsregeln können sich ändern. Dieser Artikel gibt eine an der Positionierung orientierte Richtungsempfehlung. Für konkrete Funktionen gilt bitte die jeweils aktuelle offizielle Release-Notes – prüfen Sie vor der Auswahl unbedingt noch einmal nach.
F4: Für welche Szenarien eignet sich DSH am besten?
Vor allem für die folgenden Szenarien:
– **Automatisierte Codepflege**: Massenänderungen, Testerzeugung, Analyse von Fehlerprotokollen
– **Datenverarbeitungs-Pipelines**: Dateien bereinigen, Berichte zusammenfassen, Zusammenfassungen zeitgesteuert erzeugen
– **Orchestrierung interner Tools**: mehrere interne Schnittstellen zu einem Agenten-Workflow verketten
F5: Wie bindet man mit DSH Modelle schnell über eine API an?
Empfohlen ist die Anbindung über eine Plattform, die mehrere Schnittstellenformate unterstützt:
1. Auf APIYI apiyi.com ein Konto registrieren und einen API-Schlüssel erstellen
2. In der DSH-Konfiguration die Schnittstellenadresse auf `https://api.apiyi.com/v1` ändern und Schlüssel sowie Modellnamen eintragen
3. Zunächst mit einer reinen Leseaufgabe prüfen, ob der Aufruf funktioniert
APIYI ist sowohl mit dem OpenAI- als auch mit dem Anthropic-Schnittstellenformat kompatibel; Details finden Sie unter docs.apiyi.com.
F6: Wie findet man die Preise für Modellaufrufe über DSH?
DSH selbst berechnet nichts direkt – die Kosten entstehen durch die Modellaufrufe darunter. Für die Einzelpreise von Eingabe, Ausgabe und Caching gelten die tatsächlichen Daten auf der APIYI-Preisseite docs.apiyi.com/models. Preise unterscheiden sich je nach Modell und Version; prüfen Sie sie am besten vor der Anbindung und beobachten Sie den tatsächlichen Verbrauch in der Konsole der Plattform.
F7: Welche bekannten Einschränkungen haben DSH und WorkBuddy jeweils?
Die Einschränkungen von DSH liegen vor allem bei Einstiegshürde und Wartung: Man muss sich mit Konfiguration auskennen, Rechteverwaltung und Verbrauchsmonitoring selbst übernehmen, und mehrstufige Agenten-Aufrufe treiben den Token-Verbrauch schnell in die Höhe. Die Einschränkungen von WorkBuddy liegen vor allem in der Flexibilität: Nicht standardisierte interne Systeme lassen sich schwer anbinden, die Modellauswahl ist geringer und es besteht eine Abhängigkeit vom jeweiligen Ökosystem. Stoßen Sie an solche Grenzen, ist eine Mischung oft pragmatischer als die erzwungene Entscheidung für nur eines der beiden.
DSH und Tencent WorkBuddy: Die wichtigsten Punkte (Key Takeaways)
- Unterschiedliche Ausrichtung: DSH ist eine Ausführungsbasis für Agenten, WorkBuddy ein fertiger Arbeitsassistent
- Für Entwicklungsszenarien: DSH – Code, Daten und die Automatisierung interner Systeme brauchen eher kontrollierbare Ausführungsabläufe
- Für Büroszenarien: WorkBuddy – Nicht-technische Rollen legen mehr Wert auf sofortige Nutzbarkeit und geringen Schulungsaufwand
- Gemischte Teams können beides kombinieren: WorkBuddy auf der Business-Seite, DSH für interne Abläufe auf der Technik-Seite
- Kosten immer nach Bezugsgröße betrachten: Die Kosten von DSH entstehen durch Modellaufrufe; die Preise richten sich nach der Preisseite von APIYI unter docs.apiyi.com/models
- Einheitlicher Zugang: Über APIYI, kompatibel zu den Formaten von OpenAI und Anthropic – so lassen sich Modelle zum Vergleich leicht wechseln
Fazit
Die Auswahl zwischen DSH und Tencent WorkBuddy lässt sich in drei Punkten zusammenfassen:
- Zuerst die Nutzer betrachten: Technische Teams tendieren zu DSH, Fachbereiche zu WorkBuddy.
- Dann die Aufgabe betrachten: Aufgaben, bei denen Tools aufgerufen oder Systeme verändert werden, passen eher zu DSH; alltägliche Dokument- und Kollaborationsaufgaben eher zu WorkBuddy.
- Zuletzt die Kostenbezugsgröße betrachten: Bei WorkBuddy zählt das Paket, bei DSH der Modellaufruf-Verbrauch – beides lässt sich nicht einfach über den Stückpreis vergleichen.
Egal, wofür Sie sich am Ende entscheiden: Testen Sie zunächst mit echten Aufgaben in kleinem Rahmen und lassen Sie die Daten sprechen, statt sich vom Hype treiben zu lassen. Wenn Sie DSH ausprobieren möchten, empfiehlt sich der einheitliche Zugang zu Modellen wie DeepSeek über APIYI apiyi.com – die Plattform ist mit den Schnittstellenformaten von OpenAI und Anthropic kompatibel. Die Integrationsdokumentation finden Sie unter docs.apiyi.com, die Preise entnehmen Sie bitte docs.apiyi.com/models.
📚 Referenzmaterial
- APIYI Dokumentationszentrum: Schnittstellenformate und Integrationshinweise
- Link:
docs.apiyi.com -
Beschreibung: Enthält Aufrufmethoden und Konfigurationshinweise für OpenAI- und Anthropic-kompatible Formate
-
APIYI Modell- und Preisseite: Modellliste und Abrechnungsgrundlagen
- Link:
docs.apiyi.com/models -
Beschreibung: Hier finden Sie die Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Preise der in diesem Artikel behandelten Modelle; maßgeblich sind die tatsächlichen Daten
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Offizielle DeepSeek-Website: Informationen zu DeepSeek-Modellen und verwandten Projekten
- Link:
deepseek.com -
Beschreibung: Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten der DeepSeek-Modelle und die neuesten offiziellen Entwicklungen
-
Offizielle Kanäle von Tencent WorkBuddy: Produktfunktionen und Unternehmenslösungen
- Beschreibung: Der Funktionsumfang, die Pakete und die Unternehmensstrategie von WorkBuddy richten sich nach der jeweils neuesten offiziellen Veröffentlichung von Tencent
Autor: APIYI Technikteam
Technischer Austausch: Kontaktieren Sie uns gerne über die Startseite der APIYI-Website. Weitere Integrationsmaterialien finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com
