DeepSeek-V3.2-Exp API интерфейсіне қалай кіруге болады

CometAPI
AnnaOct 2, 2025
DeepSeek-V3.2-Exp API интерфейсіне қалай кіруге болады

DeepSeek шығарды эксперименттік деп аталатын модель DeepSeek-V3.2-Exp on Қыркүйек 29, 2025, ұзақ мәтінмәндік жұмыс жүктемелері үшін анағұрлым төмен қорытынды шығындарды көздейтін жаңа сирек назар аудару механизмін (DeepSeek Sparse Attention немесе DSA) енгізу және компания API бағаларын бір уақытта шамамен екі есеге төмендетті. Бұл нұсқаулық модельдің не екенін, сәулет/мүмкіндік ерекшеліктерін, API-ге қалай қол жеткізу және пайдалану керектігін (код мысалдарымен), оның бұрынғы DeepSeek үлгілерімен қалай салыстыратынын және өндірісте оның жауаптарын талдау және өңдеу жолын түсіндіреді.

DeepSeek-V3.2-Exp дегеніміз не?

DeepSeek-V3.2-Exp - DeepSeek V3 жолындағы эксперименттік итерация. 2025 жылдың қыркүйек айының соңында жарияланған шығарылым шикі дәлдіктегі үлкен секіріс ретінде емес, кеңейтілген мәтінмән ұзындықтары үшін архитектуралық оңтайландыруларды растайтын «аралық» қадам ретінде орналастырылған. Оның негізгі инновациясы DeepSeek Sparse Attention (DSA), шығыс сапасын V3.1-Терминуспен салыстыруға болатындай етіп сақтау мақсатында есептеу және жад шығындарын азайту үшін ұзақ енгізу бөліктеріне таңдамалы түрде қатысатын назар аудару үлгісі.

Неліктен бұл тәжірибеде маңызды:

  • Ұзақ мәтінмәндік тапсырмалардың құны: DSA назар аударудың квадраттық құнына бағытталған, бұл өте ұзақ енгізулер үшін есептеуді азайтады (бірнеше құжатты іздеу, ұзақ транскрипттер, үлкен ойын әлемдері туралы ойланыңыз). API пайдалану шығындары әдеттегі ұзақ мәтінмәндік пайдалану жағдайлары үшін айтарлықтай төмен.
  • Үйлесімділік және қол жетімділік: DeepSeek API OpenAI-үйлесімді сұрау пішімін пайдаланады, сондықтан көптеген бар OpenAI SDK жұмыс үрдістерін жылдам бейімдеуге болады.

DeepSeek V3.2-Exp бағдарламасының негізгі мүмкіндіктері мен архитектурасы қандай?

DeepSeek Sparse Attention (DSA) дегеніміз не және ол қалай жұмыс істейді?

DSA - бұл а ұсақ түйіршікті сирек назар толық контекст бойынша тығыз назар аударуды есептемей, токендерді таңдап алуға арналған схема. Қысқасын айтқанда:

  • Модель әрбір қабатта немесе блокта қатысу үшін таңбалауыштардың ішкі жиындарын динамикалық түрде таңдап, ұзақ енгізу ұзындықтары үшін FLOP-тарды азайтады.
  • Таңдау үйренген таңдау саясаты мен маршруттау эвристикасының үйлесімін пайдалана отырып, дәлелдеу тапсырмалары үшін «маңызды» контекстті сақтауға арналған.

DSA V3.2-Exp жүйесіндегі негізгі инновация ретінде, әсіресе мәтінмән ұзындықтары өскенде, қорытындының құнын азайта отырып, шығыс сапасын тығыз назар аударатын үлгілерге жақын ұстауға арналған. Шығарылым жазбалары мен үлгі бетінде оқыту конфигурациялары V3.1-Терминуспен сәйкестендірілгеніне баса назар аударылады, сондықтан эталондық көрсеткіштердегі айырмашылықтар оқытудың көтерме өзгеруінен гөрі, аз назар аудару механизмін көрсетеді.

V3.2-Exp басқа қандай архитектура/мүмкіндіктер жеткізіледі?

  • Гибридті режимдер (ойлау және ойламау): DeepSeek екі үлгі идентификаторын көрсетеді: deepseek-chat (ойланбайтын / жылдамырақ жауаптар) және deepseek-reasoner (Ой тізбегі немесе аралық пайымдау мазмұнын ашатын ойлау режимі). Бұл режимдер әзірлеушілерге жылдамдық пен нақты дәлелдер мөлдірлігін таңдауға мүмкіндік береді.
  • Өте үлкен контекстік терезелер: V3.x отбасы өте үлкен мәтінмәндерді қолдайды (V3 желісі ағымдағы жаңартулардағы DeepSeek 128K мәтінмәндік опцияларды береді), бұл оны көп құжатты жұмыс процестеріне, ұзақ журналдарға және ақпараты көп агенттерге қолайлы етеді.
  • JSON шығысы және қатаң функцияны шақыру (Бета): API a response_format JSON шығысын мәжбүрлей алатын нысан (және қатаң функцияны шақыратын бета нұсқасы). Бұл құралды біріктіру үшін болжалды машиналық талдауға болатын шығыстар қажет болғанда көмектеседі.
  • Ағынды және дәлелдеу белгілері: API ағынды жауаптарды қолдайды және — пайымдау үлгілері үшін — әртүрлі пайымдау мазмұнының таңбалауыштарын (көбінесе мына жерде көрсетіледі) reasoning_content), бұл модельдің аралық қадамдарын көрсетуге немесе тексеруге мүмкіндік береді.

CometAPI арқылы DeepSeek-V3.2-Exp API интерфейсіне қалай қол жеткізуге және пайдалануға болады?

DeepSeek әдейі OpenAI стиліндегі API пішімін сақтайды, сондықтан бар OpenAI SDK немесе үйлесімді құралдарды басқа негізгі URL мекенжайымен қайта бағыттауға болады. Мен DeepSeek-V3.2-Exp қол жеткізу үшін CometAPI пайдалануды ұсынамын, себебі ол төмен баға және мультимодальды біріктіру шлюзі. DeepSeek V3.2-Exp әрекетімен салыстырылатын үлгі атауларын көрсетеді. Мысалдар:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — ойлау/ойлау режимі V3.2-Exp.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — дәлелсіз/чат режимі V3.2-Exp.

Аутентификацияны қалай жасауға болады және негізгі URL дегеніміз не?

  1. API кілтін алыңыз CometAPI әзірлеуші ​​консолінен (олардың сайтында қолданыңыз).
  2. Негізгі URL: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 OpenAI-үйлесімді жолдар үшін). OpenAI үйлесімділігі көптеген OpenAI SDK файлдарын шағын өзгерістермен DeepSeek-ке қайта бағыттауға болатынын білдіреді.

Қандай үлгі идентификаторларын пайдалануым керек?

  • DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— ойлау режимі, ой тізбегі/пайымдау мазмұнын ашады. Соңғы шығарылым жазбаларында екеуі де V3.2-Exp нұсқасына жаңартылды.
  • DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — ойланбау, жылдам жауаптар, әдеттегі чат/аяқтауды пайдалану.

Мысал: қарапайым бұралу сұрауы (чаттың аяқталуы)

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
  }'

Мысал: Python (OpenAI-үйлесімді клиент үлгісі)

Бұл үлгі OpenAI клиентін CometAPI негізгі URL мекенжайына (немесе CometAPI SDK пайдалану) көрсеткеннен кейін жұмыс істейді. Төмендегі мысал DeepSeek құжаттарының стиліне сәйкес келеді:

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())

Арнайы SDK қажет емес — бірақ OpenAI SDK пайдалансаңыз, жиі қайта конфигурациялауға болады base_url және api_key және бірдей қоңырау үлгілерін сақтаңыз.

Жетілдірілген қолдану: пайымдауды қосу немесе reasoning_content

Егер сізге модельдің ішкі ой тізбегі қажет болса (аудит, дистилляция немесе аралық қадамдарды алу үшін) DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. The reasoning_content өріс (және қатысты ағын немесе таңбалауыштар) дәлелдеу үшін жауап режимінде қолжетімді; API құжаттары қамтамасыз етеді reasoning_content соңғы жауапқа дейін жасалған КТ тексеру үшін жауап өрісі ретінде. Ескерту: бұл таңбалауыштарды көрсету есепшотқа әсер етуі мүмкін, себебі олар үлгі шығысының бөлігі болып табылады.

Ағынды және ішінара жаңартулар

  • пайдалану "stream": true SSE (сервер жіберген оқиғалар) арқылы таңбалауыш дельталарын алу сұрауларында.
  • stream_options және include_usage ағын кезінде пайдалану метадеректерінің қалай және қашан пайда болатынын реттеуге мүмкіндік береді (қосымша UI үшін пайдалы).

DeepSeek-V3.2-Exp алдыңғы DeepSeek үлгілерімен қалай салыстырылады?

V3.2-Exp және V3.1-Терминус

  • Негізгі айырмашылық: V3.2-Exp жаттығу рецептінің қалған бөлігін V3.1-ге теңестіре отырып, ұзақ мәтінмәндер үшін есептеуді азайту үшін сирек назар механизмін ұсынады. Бұл DeepSeek-ке тиімділік артуын таза алмадан алмаға салыстыруға мүмкіндік берді. ()
  • Бағдарлар: Жалпы ескертпелер V3.2-Exp көптеген дәлелдеу/кодтау тапсырмаларында шамамен V3.1-мен тең орындалады, ал ұзақ контексттерде айтарлықтай арзанырақ болады; назардың аздығы қажетті таңбалауыш өзара әрекеттесуімен қалай әрекеттесетініне байланысты нақты тапсырмаларда әлі де шағын регрессиялар болуы мүмкін екенін ескеріңіз.

V3.2-Exp қарсы R1 / Ескі шығарылымдар

  • R1 және V3 желілері әртүрлі дизайн мақсаттарына сәйкес келеді (R1 тарихи түрде әртүрлі сәулеттік келісімдерге және кейбір салалардағы мультимодальды мүмкіндіктерге бағытталған). V3.2-Exp — ұзақ контексттерге және өткізу қабілетіне бағытталған V3 отбасындағы нақтылау. Бір айналымды өңделмеген дәлдік көрсеткіштері бойынша жұмыс жүктемеңіз ауыр болса, айырмашылықтар қарапайым болуы мүмкін; егер сіз көп құжатты құбыр желілерінде жұмыс істеп жатсаңыз, V3.2-Exp құнының профилі тартымдырақ болуы мүмкін.

DeepSeek-V3.2-Exp API интерфейсіне қалай кіруге болады

Клод Соннетке қайдан қол жеткізуге болады 4.5

CometAPI – OpenAI GPT сериялары, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno және т.б. сияқты жетекші провайдерлердің 500-ден астам AI үлгілерін бір, әзірлеушілерге ыңғайлы интерфейске біріктіретін бірыңғай API платформасы. Тұрақты аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді. Чат-боттарды, кескін генераторларын, музыкалық композиторларды немесе деректерге негізделген аналитикалық құбырларды құрастырып жатсаңыз да, CometAPI сізге AI экожүйесіндегі соңғы жетістіктерге қол жеткізе отырып, жылдамырақ қайталауға, шығындарды басқаруға және жеткізуші-агностикалық күйде қалуға мүмкіндік береді.

Әзірлеушілер қол жеткізе алады DeepSeek V3.2 Exp CometAPI арқылы, соңғы үлгі нұсқасы әрқашан ресми сайтпен жаңартылып отырады. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.

Баруға дайынсыз ба?→ CometAPI-ге бүгін тіркеліңіз !

қорытынды

DeepSeek-V3.2-Exp - V3-сыныпты шығару сапасын сақтай отырып, ұзақ мәтінмәндік жұмысты арзанырақ және мүмкін етуге бағытталған прагматикалық эксперименттік шығарылым. Ұзын құжаттармен, транскрипттермен немесе көп құжатты негіздеумен айналысатын командалар үшін сынақтан өткізген жөн: API интеграцияны жеңілдететін OpenAI стиліндегі интерфейске сүйенеді, ол DSA механизмін де, ауқымды құрылыстың экономикалық есебін өзгертетін бағаның маңызды төмендеуін де көрсетеді. Кез келген эксперименттік үлгідегі сияқты, кешенді бағалау, аспаптармен жабдықтау және кезеңді шығару маңызды.

Толығырақ оқу

500+ модель бір API-да

20%-ға дейін жеңілдік