ما هو DeepSeek-Reasoner؟
DeepSeek-Reasoner هو وضع/اسم واجهة برمجة التطبيقات الخاص بالاستدلال (أو “التفكير”) لنماذج DeepSeek التي تعطي الأولوية للاستدلال (وهي متوافقة حاليًا مع عائلة DeepSeek-V3.2). تم تصميمه لإنتاج سلسلة تفكير (CoT) صريحة قبل إخراج الإجابة النهائية — أي أن النموذج يتعمد توليد تفكير داخلي خطوي يتم كشفه (أو يمكن كشفه) عبر واجهة برمجة التطبيقات بحيث يتمكن المستدعون من فحصه أو تقطيره. تضع DeepSeek نسخة reasoner بوصفها النظير “المفكِّر” لنموذج الدردشة غير المفكِّر وتسوّقها لمهام الاستدلال متعدّد الخطوات والرياضيات والبرمجة وتدفقات عمل الوكلاء.
الميزات الرئيسية (الموجّهة للمستخدم)
- إخراج سلسلة تفكير (CoT) صريحة. تعيد الواجهة حقلًا منفصلًا
reasoning_contentيحتوي على الاستدلال الداخلي الخطوي للنموذج إلى جانبcontentالنهائي. صُمّم ذلك من أجل القابلية للفحص ومنطق الوكلاء اللاحق. - أوضاع “التفكير” مقابل “المحادثة”.
deepseek-reasoner(وضع التفكير) يختلف عنdeepseek-chat(الوضع غير المفكّر)؛ وقد رُقِّي كلاهما إلى جيل V3.2. - نوافذ سياق كبيرة. توفّر DeepSeek أطوال سياقات كبيرة جدًا. تُسوَّق نسخ Reasoner للاستدلال الطويل المدى وذاكرة الوكلاء.
- مخرجات JSON / استجابات مُهيكلة. دعم لمخرجات JSON مُهيكلة مفيدة للاستهلاك البرنامجي.
- تركيز على الوكلاء/بنّائي الوكلاء. يوصف V3.2 ونسخة Speciale صراحة بأنها “نماذج تركّز أولًا على الاستدلال ومبنية للوكلاء”.
القدرات التقنية
- المدخلات: مطالبات نصية عادية، JSON مُهيكل لاستدعاءات الأدوات/الوكلاء، ملفات أو مستندات طويلة (عبر سياق طويل)؛ الرموز المميِّزة هي رموز NLP قياسية.
- المخرجات: تعيد الواجهة كلًا من
reasoning_content(نص CoT) وcontent(الإجابة النهائية). يمكن لعملاء الواجهة طلب CoT فقط أو الإجابة النهائية فقط عبر ضبط max_tokens أو معلمات الاستجابة. (ملاحظة عملية: استخراج CoT قد يُحتسب ضمن فوترة مخرجات النموذج.) - اتبعت DeepSeek خارطة طريق متخصصة بالاستدلال: نماذج أساسية كبيرة (عائلة R1) تلتها مرحلة تدريب لاحق مركّز/تعلم معزَّز (على غرار RLHF) وضبط دقيق بأسلوب السياسات لتحسين عمق الاستدلال. يستخدم الفريق أيضًا التقطير لضغط قدرة الاستدلال في نماذج أصغر قابلة للنشر.
- تضيف سلسلة V3.2 تدريبًا لاحقًا موجّهًا بالوكيل لاستخدام الأدوات، واستدلالًا هجينًا (Think / Non-Think)، وتحسينات لتسريع دورات “التفكير”.
- تُدعَم كفاءة الاستدلال بطريقة الانتباه المتناثر (تشير التقارير إليها باسم DeepSeek Sparse Attention — DSA) التي تركّز الحوسبة على المقاطع ذات الصلة بدل الانتباه الكثيف الكامل عبر تسلسلات طويلة جدًا؛ ما يقلّل التكلفة للسياقات الطويلة جدًا.
كيفية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات deepseek-reasoner
الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API
سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، فيُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات كبيانات اعتماد للوصول. انقر “Add Token” ضمن قسم رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم قدِّمه.
الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى واجهة deepseek-reasoner
اختر نقطة النهاية “deepseek-reasoner” لإرسال طلب الواجهة واضبط جسم الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب وجسم الطلب من وثائق واجهة موقعنا. يوفّر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. عنوان الأساس هو بتنسيق Chat.
أدرِج سؤالك أو طلبك في حقل content — وهو ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة الواجهة للحصول على الإجابة المولَّدة.
الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها
عالج استجابة الواجهة للحصول على الإجابة المولَّدة. بعد المعالجة، تستجيب الواجهة بحالة المهمة وبيانات المخرجات.