Was ist DeepSeek-Reasoner?
DeepSeek-Reasoner ist der Reasoning- (oder „Thinking“-) Modus/der API-Name für die reasoning-first-Modelle von DeepSeek (derzeit der DeepSeek-V3.2-Familie zugeordnet). Er ist darauf ausgelegt, vor der Ausgabe einer finalen Antwort eine explizite Chain-of-Thought (CoT) zu erzeugen — d. h., das Modell generiert bewusst internes, schrittweises Reasoning, das über die API offengelegt wird (oder offengelegt werden kann), sodass Aufrufer es inspizieren oder destillieren können. DeepSeek positioniert die Reasoner-Variante als das „denkende“ Gegenstück zu seinem nicht-denkenden Chat-Modell und vermarktet sie für mehrstufiges Reasoning, Mathematik, Programmierung und Agent-Workflows.
Hauptmerkmale (benutzerseitig)
- Explizite Chain-of-Thought-(CoT)-Ausgabe. Die API liefert ein separates Feld
reasoning_content, das das interne schrittweise Reasoning des Modells neben dem finalencontententhält. Dies dient der Inspektierbarkeit und nachgelagerter Agent-Logik. - „Thinking“- vs. „Chat“-Modi.
deepseek-reasoner(Thinking-Modus) ist vondeepseek-chat(Non-Thinking-Modus) getrennt; beide wurden auf die Generation V3.2 aktualisiert. - Große Kontextfenster. DeepSeek stellt sehr große Kontextlängen bereit. Die Reasoner-Varianten werden für langes Reasoning und Agenten-Speicher vermarktet.
- JSON-Ausgabe/strukturierte Antworten. Unterstützung für strukturierte JSON-Ausgaben, die für die programmgesteuerte Nutzung hilfreich sind.
- Fokus auf Agenten/Agenten-Builder. V3.2 und die Speciale-Variante werden ausdrücklich als „reasoning-first models built for agents“ beschrieben.
Technische Fähigkeiten
- Eingaben: Freitext-Prompts, strukturiertes JSON für Tool-/Agent-Aufrufe, Dateien oder lange Dokumente (über langen Kontext); Tokens sind Standard-NLP-Tokens.
- Ausgaben: Die API liefert sowohl
reasoning_content(CoT-Text) als auchcontent(finale Antwort). API-Clients können nur CoT oder nur die finale Antwort anfordern, indem sie max_tokens oder Response-Parameter anpassen. (Praktischer Hinweis: Das Extrahieren von CoT kann dennoch als Modellausgabe abgerechnet werden.) - DeepSeek hat über eine reasoning-spezialisierte Roadmap iteriert: Basismodelle (R1-Familie), gefolgt von fokussiertem Post-Training/Reinforcement Learning (RLHF-Stil) und Policy-artigem Fine-Tuning zur Verbesserung der Reasoning-Tiefe. Das Team nutzt außerdem Distillation, um Reasoning-Fähigkeiten in kleinere, deploybare Modelle zu komprimieren.
- Die V3.2-Serie ergänzt agentisches Post-Training für Tool-Nutzung, hybride Inferenz (Think/Non-Think) und Optimierungen für schnellere „Thinking“-Iterationen.
- Die Inferenz-Effizienz wird durch eine Sparse-Attention-Methode unterstützt (Berichte bezeichnen sie als DeepSeek Sparse Attention — DSA), die die Rechenleistung auf relevante Segmente fokussiert statt auf volle dichte Attention über sehr lange Sequenzen; dies reduziert die Kosten für sehr lange Kontexte.
Zugriff auf die deepseek-reasoner API
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Rufen Sie den API-Schlüssel (Access Credential) der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich bei den API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx, und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die deepseek-reasoner API senden
Wählen Sie den Endpunkt „deepseek-reasoner“, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Methode und Request-Body erhalten Sie aus der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website bietet außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Die Basis-URL hat das Chat-Format.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das Feld content ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und überprüfen
Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.