Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3 сериясындағы DeepSeek V3.2: агенттік құралды пайдалану, ұзақ мәтінмәндік негіздеу және үнемді орналастыру үшін оңтайландырылған «бірінші қорытынды» үлкен тіл үлгілері тобы.

DeepSeek v3.2 дегеніміз не?

DeepSeek v3.2 DeepSeek-тегі соңғы шығарылым V3 отбасы: үлкен, ақылға қонымды бірінші ашық салмақты тіл үлгісі отбасына арналған ұзақ контекстті түсіну, сенімді агент/құрал пайдалану, кеңейтілген пайымдау, кодтау және математика. Шығарылым бірнеше нұсқаларды жинақтайды (өндіріс V3.2 және өнімділігі жоғары V3.2-Speciale). Жоба жаңа сирек назар аудару механизмі арқылы үнемді ұзақ контекстік қорытындыға баса назар аударады DeepSeek Sparse Attention (DSA) және агенттер / «ойлау» жұмыс үрдістері («Құрал-пайдалануда ойлау»).

Негізгі мүмкіндіктер (жоғары деңгей)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): ұзақ мерзімді пайымдауды сақтай отырып, ұзақ мәтінмәндік сценарийлерде есептеуді күрт азайтуға арналған сирек назар механизмі. (Негізгі зерттеу талабы; пайдаланылады V3.2-Exp.)
• Агенттік ойлау + құралдарды пайдалану интеграциясы: V3.2 құралды пайдалануға «ойлауды» енгізуге баса назар аударады: модель құралдарды шақырған кезде ойлау-ойлау режимдерінде және ойланбаған (қалыпты) режимдерде жұмыс істей алады, көп сатылы тапсырмаларда шешім қабылдауды және құралдарды басқаруды жақсартады.
• Кең ауқымды агент деректерін синтездеу құбыры: DeepSeek интерактивті тапсырмалардың беріктігін жақсарту үшін мыңдаған орталарды және он мыңдаған күрделі нұсқауларды қамтитын оқыту корпусы мен агент-синтез құбыры туралы хабарлайды.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA — V3.2 жолында (V3.2-Exp нұсқасында бірінші) енгізілген ұсақ түйіршікті шашыраңқы назар аудару әдісі, ол зейіннің күрделілігін төмендетеді (ақылсыз O(L²) мәнінен k ≪ L бар O(L·k) стиліне дейін), сұрау таңбалауышы үшін кілт/мән таңбалауыштарының кішірек жинағын таңдайды. Нәтиже өте ұзақ контекстер (128K) үшін айтарлықтай төмен жад/есептеу болып табылады, бұл ұзақ контексттік қорытындыны айтарлықтай арзанырақ етеді.
• Сарапшылар қоспасы (ММ) магистральдық және көп басты жасырын назар аудару (MLA): V3 отбасы сыйымдылықты тиімді ұлғайту үшін MoE пайдаланады (әр таңбалауышты белсендіру шектелген үлкен номиналды параметр саны), сонымен қатар сапаны қолдау және есептеуді басқару үшін MLA әдістері.

Техникалық сипаттамалар (қысқа кесте)

• Номиналды параметр диапазоны: ~671B – 685B (нұсқаға тәуелді).
• Мәтінмәндік терезе (құжатталған анықтама): 128,000 таңбалауышы (128K) vLLM/анықтамалық конфигурациялар.
• Назар: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; ұзақ контексттер үшін зейіннің күрделілігін төмендетеді.
• Сандық және жаттығу дәлдігі: BF16 / F32 және қысылған квантталған форматтар (F8_E4M3 және т.б.) тарату үшін қол жетімді.
• Архитектуралық отбасы: Әр токенді белсендіру экономикасы бар ТМ (сарапшылар қоспасы) магистральдық жүйесі.
• Кіріс/шығыс: стандартты токенизацияланған мәтін енгізу (чат/хабар пішімдері қолданылады); құрал-шақыруларды (құрал-пайдалану API примитивтері) және интерактивті сөйлесу стиліндегі қоңырауларды және API арқылы бағдарламалық аяқтауды қолдайды.
• Ұсынылған нұсқалар: v3.2, v3.2-Exp (эксперименттік, DSA дебюті), v3.2-Speciale (бірінші негіздеу, API-тек қысқа мерзімді).

Эталондық өнімділік

Жоғары есептеу V3.2-Speciale бірнеше пайымдау/математика/кодтау эталондары бойынша паритетке жетеді немесе қазіргі заманғы жоғары деңгейлі үлгілерден асып түседі және таңдалған элиталық математикалық есептер жиындарында жоғары деңгейлі белгілерге қол жеткізеді. Алдын ала басып шығару GPT-5 / Kimi K2 сияқты үлгілермен таңдалған дәлелдеу көрсеткіштері бойынша паритеттерді, бұрынғы DeepSeek R1/V3 базалық көрсеткіштерімен салыстырғанда нақты жақсартуларды көрсетеді:

• МАҚСАТ: 70.0-ден жақсарды 87.5 (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
• Көмекші: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Басқа модельдермен салыстыру (жоғары деңгей)

• Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (қоғамдық шағымдар): DeepSeek авторлары мен бірнеше баспасөз құралдары Speciale нұсқасы үшін таңдалған дәлелдеу және кодтау тапсырмалары бойынша паритет немесе артықшылықты талап етеді, сонымен бірге дифференциаторлар ретінде шығындардың тиімділігі мен ашық лицензиялауды атап көрсетеді.
• Ашық үлгілерге қарсы (Olmo, Nemotron, Moonshot және т.б.): DeepSeek агенттік оқыту мен DSA-ны ұзақ контекстік тиімділіктің негізгі дифференциаторы ретінде көрсетеді.

Өкілдік қолдану жағдайлары

• Агенттік жүйелер/оркестрация: үлгі деңгейіндегі «ойлау» + айқын құралдарды шақыру примитивтерінен пайда алатын көп құрал агенттері (API, веб қырғыштар, кодты орындау қосқыштары).
• Ұзақ құжатты негіздеу/талдау: заңды құжаттар, үлкен зерттеу корпусы, жиналыс транскрипттері — ұзақ мәтінмәндік нұсқалар (128 мың токен) бір қоңырауда өте үлкен контексттерді сақтауға мүмкіндік береді.
• Күрделі математика және кодтау бойынша көмек: V3.2-Speciale Жетілдірілген математикалық пайымдаулар мен жеткізушінің эталондары үшін кең ауқымды кодты түзету тапсырмалары үшін алға жылжытылады.
• Шығынға сезімтал өндірістік орналастырулар: DSA + баға өзгерістері жоғары контекстік жұмыс жүктемелері үшін қорытынды шығындарды төмендетуге бағытталған.

Қолдануды қалай бастау керекDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 CometAPI ішіндегі API бағасы, ресми бағадан 20% жеңілдік:

Қажетті қадамдар

• Жүйеге кіріңіз cometapi.com. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз
• Интерфейстің кіру тіркелгі деректерінің API кілтін алыңыз. Жеке орталықтағы API токеніндегі «Токенді қосу» түймесін басыңыз, таңбалауыш кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
• Осы сайттың URL мекенжайын алыңыз: https://api.cometapi.com/

Пайдалану әдісі

1. “deepseek-v3.2” API сұрауын жіберуге және сұраудың негізгі бөлігін орнатуға арналған соңғы нүкте. Сұрау әдісі мен сұрау мәтіні біздің веб-сайт API құжатынан алынған. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox сынағын да ұсынады.
2. Ауыстыру тіркелгіңізден нақты CometAPI кілтімен.
3. таңдау сұхбат пішім: Сұрағыңызды немесе сұрауыңызды мазмұн өрісіне енгізіңіз — үлгі осыған жауап береді.
4. Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз.