كيفية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.2-Exp

أطلقت شركة DeepSeek تجريبي نموذج يسمى DeepSeek-V3.2-Exp on 29 سبتمبر 2025أطلقت الشركة آلية جديدة للانتباه المتناثر (DeepSeek Sparse Attention، أو DSA) تستهدف خفض تكاليف الاستدلال بشكل كبير لأحمال العمل طويلة الأمد، كما خفضت الشركة في الوقت نفسه أسعار واجهات برمجة التطبيقات (API) بنحو النصف. يشرح هذا الدليل ماهية النموذج، وخصائصه وبنيته المميزة، وكيفية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات واستخدامها (مع أمثلة برمجية)، ومقارنته بنماذج DeepSeek السابقة، وكيفية تحليل استجاباته ومعالجتها في بيئة الإنتاج.

ما هو DeepSeek-V3.2-Exp؟

DeepSeek-V3.2-Exp هو إصدار تجريبي ضمن مسار DeepSeek V3. أُعلن عن هذا الإصدار في أواخر سبتمبر 2025، وهو بمثابة خطوة "وسيطة" تُثبت صحة التحسينات المعمارية لأطوال سياقات ممتدة، وليس قفزة نوعية في دقة البيانات الخام. ابتكاره الرئيسي هو الاهتمام المتفرق DeepSeek (DSA)، نمط انتباه يركز بشكل انتقائي على أجزاء من إدخال طويل لتقليل تكاليف الحوسبة والذاكرة مع الحرص على الحفاظ على جودة الإخراج قابلة للمقارنة مع V3.1-Terminus.

لماذا هو مهم في الممارسة العملية:

• تكلفة المهام ذات السياق الطويل: يستهدف DSA التكلفة التربيعية للانتباه، مما يقلل من الحوسبة للمدخلات الطويلة جدًا (مثل استرجاع المستندات المتعددة، والنصوص الطويلة، وعوالم الألعاب الكبيرة). تكون تكاليف استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) أقل بكثير في حالات الاستخدام النموذجية ذات السياق الطويل.
• التوافق وإمكانية الوصول: تستخدم واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek تنسيق طلب متوافق مع OpenAI، وبالتالي يمكن تكييف العديد من عمليات سير عمل OpenAI SDK الحالية بسرعة.

ما هي الميزات والهندسة الرئيسية لبرنامج DeepSeek V3.2-Exp؟

ما هو DeepSeek Sparse Attention (DSA) وكيف يعمل؟

DSA هي اهتمام متفرق دقيق مخطط مُصمم للانتباه بشكل انتقائي للرموز بدلاً من التركيز على السياق الكامل. باختصار:

• يقوم النموذج بشكل ديناميكي باختيار مجموعات فرعية من الرموز للتعامل معها في كل طبقة أو كتلة، مما يقلل من عمليات FLOP لأطوال الإدخال الطويلة.
• تم تصميم التحديد للحفاظ على السياق "المهم" لمهام الاستدلال، والاستفادة من مزيج من سياسات التحديد المكتسبة وأساليب التوجيه.

يُعدّ تحليل البيانات الديناميكي (DSA) الابتكار الأساسي في الإصدار 3.2-Exp، ويهدف إلى الحفاظ على جودة المخرجات قريبة من نماذج الانتباه الكثيف مع خفض تكلفة الاستدلال، خاصةً مع ازدياد طول السياقات. تُؤكد ملاحظات الإصدار وصفحة النموذج على أن تكوينات التدريب مُتوافقة مع الإصدار 3.1-Terminus، لذا فإن الاختلافات في مقاييس المقارنة تعكس آلية الانتباه الكثيف، وليس تغييرًا جذريًا في التدريب.

ما هي الميزات/الهندسة المعمارية الأخرى المضمنة في V3.2-Exp؟

• الأنماط الهجينة (التفكير مقابل عدم التفكير): يعرض DeepSeek معرفين للنموذج: deepseek-chat (ردود سريعة / غير مفكرة) و deepseek-reasoner (وضع تفكير يُمكّن من عرض محتوى التفكير التسلسلي أو الاستدلال الوسيط). تتيح هذه الأوضاع للمطورين اختيار السرعة مقابل شفافية الاستدلال الصريح.
• نوافذ السياق كبيرة جدًا: تدعم عائلة V3.x سياقات كبيرة جدًا (يمنح خط V3 برنامج DeepSeek 128K من خيارات السياق في التحديثات الحالية)، مما يجعله مناسبًا لتدفقات العمل متعددة المستندات، والسجلات الطويلة، والوكلاء ذوي المعرفة الثقيلة.
• إخراج JSON واستدعاء الوظيفة الصارمة (نسخة تجريبية): تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) response_format كائنٌ قادرٌ على فرض مُخرجات JSON (وإصدار تجريبي صارم لاستدعاء الدالة). يُفيد هذا عند الحاجة إلى مُخرجاتٍ قابلةٍ للتنبؤ، وقابلةٍ للتحليل الآلي، لدمج الأدوات.
• رموز البث والاستدلال: تدعم واجهة برمجة التطبيقات استجابات البث و—بالنسبة لنماذج الاستدلال—رموز محتوى الاستدلال المميزة (التي غالبًا ما يتم عرضها تحت reasoning_content)، والذي يسمح لك بعرض أو تدقيق الخطوات الوسيطة للنموذج.

كيف يمكنني الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.2-Exp واستخدامها عبر CometAPI؟

يحرص DeepSeek على الاحتفاظ بتنسيق واجهة برمجة تطبيقات على غرار OpenAI، مما يسمح بإعادة توجيه حزم تطوير البرامج OpenAI الحالية أو الأدوات المتوافقة باستخدام عنوان URL أساسي مختلف. أنصح باستخدام CometAPI للوصول إلى DeepSeek-V3.2-Exp نظرًا لسعره المنخفض وكونه بوابة تجميع متعددة الوسائط. يعرض DeepSeek أسماء النماذج التي تتوافق مع سلوك V3.2-Exp. أمثلة:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking - وضع الاستدلال/التفكير المطابق لـ V3.2-Exp.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — وضع عدم التفكير/الدردشة تم تعيينه على V3.2-Exp.

كيف أقوم بالمصادقة وما هو عنوان URL الأساسي؟

1. احصل على مفتاح API من وحدة تحكم مطور CometAPI (يتم التقديم على موقعهم).
2. عنوان URL الأساسي: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 تعني توافقية OpenAI أنه يمكن إعادة توجيه العديد من مجموعات أدوات تطوير البرامج OpenAI إلى DeepSeek من خلال إجراء تغييرات صغيرة.

ما هي معرفات النموذج التي ينبغي لي استخدامها؟

• DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— وضع التفكير، يعرض محتوىً متسلسلاً من الأفكار/الاستدلال. تمت ترقية كلا النظامين إلى الإصدار 3.2-Exp في أحدث ملاحظات الإصدار.
• DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking - عدم التفكير، واستجابات أسرع، واستخدام نموذجي للدردشة/الإكمال.

مثال: طلب تجعيد بسيط (إكمال الدردشة)

curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $cometapi_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize the attached meeting transcript in 3 bullet points."}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

مثال: Python (نمط عميل متوافق مع OpenAI)

يعمل هذا النمط بعد توجيه عميل OpenAI إلى عنوان URL الأساسي لـ CometAPI (أو باستخدام حزمة تطوير البرامج الخاصة بـ CometAPI). يتبع المثال التالي نمط وثائق DeepSeek:

import os
import requests

API_KEY = os.environ
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Extract action items from the following notes..."}
    ],
    "max_tokens": 800
}

r = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
r.raise_for_status()
print(r.json())

لا يتطلب SDK خاصًا — ولكن إذا كنت تستخدم بالفعل SDK الخاص بـ OpenAI، فيمكنك غالبًا إعادة التكوين base_url و api_key والحفاظ على نفس أنماط الاتصال.

الاستخدام المتقدم: تمكين التفكير أو reasoning_content

إذا كنت بحاجة إلى سلسلة الأفكار الداخلية للنموذج (للتدقيق أو التقطير أو استخراج الخطوات الوسيطة)، فانتقل إلى DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. reasoning_content الحقل (والتيار أو الرموز ذات الصلة) متاح في وضع الاستجابة للاستدلال؛ توفر مستندات واجهة برمجة التطبيقات reasoning_content كحقل استجابة لفحص CoT المُولّد قبل الإجابة النهائية. ملاحظة: قد يؤثر عرض هذه الرموز على عملية الفوترة، لأنها جزء من مخرجات النموذج.

البث والتحديثات الجزئية

• استعمل "stream": true في طلبات تلقي دلتا الرمز عبر SSE (الأحداث المرسلة من الخادم).
• stream_options و include_usage تتيح لك ضبط كيفية وتوقيت ظهور بيانات الاستخدام أثناء البث (مفيد لواجهات المستخدم المتزايدة).

كيف تتم مقارنة DeepSeek-V3.2-Exp مع نماذج DeepSeek السابقة؟

الإصدار 3.2-Exp مقابل الإصدار 3.1-Terminus

• الفرق الأساسي: يُقدّم الإصدار V3.2-Exp آلية التركيز المُتفرّق لتقليل الحوسبة في السياقات الطويلة مع الحفاظ على توافق باقي وصفة التدريب مع الإصدار V3.1. سمح هذا لـ DeepSeek بإجراء مُقارنة دقيقة ودقيقة لمكاسب الكفاءة. ()
• المقاييس: تشير الملاحظات العامة إلى أن أداء V3.2-Exp يكاد يكون على قدم المساواة مع V3.1 في العديد من مهام الاستدلال/الترميز بينما يكون أرخص بشكل ملحوظ في السياقات الطويلة؛ لاحظ أن المهام المحددة لا تزال يمكن أن يكون لها انحدارات طفيفة اعتمادًا على كيفية تفاعل نقص الانتباه مع تفاعلات الرمز المطلوبة.

V3.2-Exp مقابل R1 / الإصدارات الأقدم

• تتبع خطوط الإنتاج R1 وV3 أهداف تصميم مختلفة (ركزت R1 تاريخيًا على تنازلات معمارية مختلفة وقدرات متعددة الوسائط في بعض الفروع). يُعد V3.2-Exp تحسينًا لسلسلة V3، مُركزًا على السياقات الطويلة والإنتاجية. إذا كان عبء العمل لديك يعتمد بشكل كبير على معايير دقة المعالجة الأولية ذات الدورة الواحدة، فقد تكون الفروقات طفيفة؛ أما إذا كنت تعمل على خطوط أنابيب متعددة المستندات، فمن المرجح أن يكون ملف تعريف تكلفة V3.2-Exp أكثر جاذبية.

---

أين يمكنك الوصول إلى Claude Sonnet 4.5

CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.

يمكن للمطورين الوصول DeepSeek V3.2 Exp من خلال CometAPI، أحدث إصدار للنموذج يتم تحديثه دائمًا بالموقع الرسمي. للبدء، استكشف إمكانيات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.

هل أنت مستعد للذهاب؟→ سجل في CometAPI اليوم !

الخاتمة

DeepSeek-V3.2-Exp هو إصدار تجريبي عملي يهدف إلى جعل العمل طويل الأمد أقل تكلفةً وأكثر جدوى مع الحفاظ على جودة مخرجات الإصدار الثالث. بالنسبة للفرق التي تتعامل مع مستندات طويلة، أو نصوص مكتوبة، أو تحليل مستندات متعددة، يُعدّ هذا الإصدار جديرًا بالتجربة: تتبع واجهة برمجة التطبيقات واجهةً بأسلوب OpenAI، مما يُسهّل التكامل، ويُبرز آلية DSA وتخفيضات الأسعار الفعّالة التي تُغيّر الحسابات الاقتصادية للبناء على نطاق واسع. وكما هو الحال مع أي نموذج تجريبي، يُعدّ التقييم الشامل، والأدوات، والطرح التدريجي أمرًا أساسيًا.