DeepSeek-V3.2

DeepSeek v3.2 дегеніміз не?

DeepSeek v3.2 — DeepSeek V3 тобының ең соңғы өндірістік шығарылымы: ұзын контексті түсінуге, сенімді агент/құрал қолдануға, жетілдірілген пайымдауға, кодтауға және математикаға арналған, пайымдауды бірінші орынға қоятын ашық салмақты тілдік модельдер тобы. Шығарылым бірнеше нұсқаны біріктіреді (өндірістік V3.2 және жоғары өнімді V3.2-Speciale). Жоба DeepSeek Sparse Attention (DSA) деп аталатын жаңа сирек attention механизмі арқылы ұзын контексті инференсті үнемді етуге, сондай-ақ агенттер мен “ойлау” жұмыс ағындарына (“Thinking in Tool-Use”) басымдық береді.

Негізгі мүмкіндіктері (жоғары деңгейде)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): ұзын контекст сценарийлерінде есептеу шығынын айтарлықтай азайтып, алыс қашықтықтағы пайымдауды сақтауға арналған sparse-attention механизмі. (Негізгі зерттеу тұжырымы; V3.2-Exp ішінде қолданылады.)
• Агенттік ойлау + құрал қолданумен интеграция: V3.2 “ойлауды” құрал қолдануға енгізуге басымдық береді: модель reasoning-thinking режимдерінде де, құралдарды шақыру кезінде non-thinking (қалыпты) режимдерінде де жұмыс істей алады, бұл көпқадамды тапсырмалар мен құралдарды оркестрациялау кезінде шешім қабылдауды жақсартады.
• Агенттік деректерді ірі ауқымда синтездеу құбыры: DeepSeek интерактивті тапсырмалар үшін тұрақтылықты арттыру мақсатында мыңдаған орта мен ондаған мың күрделі нұсқауды қамтитын оқыту корпусы мен агенттік синтез құбырын хабарлайды.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA — V3.2 желісінде енгізілген (алғаш рет V3.2-Exp нұсқасында) fine-grained sparse attention әдісі, ол attention күрделілігін азайтады (қарапайым O(L²)-ден k ≪ L болатын O(L·k) тәрізді деңгейге дейін), әрбір query token үшін key/value токендерінің кішірек жиынын таңдайды. Нәтижесінде өте ұзын контекстер (128K) үшін жад/есептеу шығыны едәуір төмендейді, бұл ұзын контексті инференсті айтарлықтай арзандатады.
• Mixture-of-Experts (MoE) backbone және Multi-head Latent Attention (MLA): V3 тобы сыйымдылықты тиімді арттыру үшін MoE қолданады (номиналды параметрлер саны үлкен, бірақ әр токенге шаққандағы активация шектеулі), сонымен бірге сапаны сақтау және есептеуді бақылау үшін MLA әдістерін пайдаланады.

Техникалық сипаттамалар (қысқаша кесте)

• Номиналды параметрлер ауқымы: ~671B – 685B (нұсқаға байланысты).
• Контекст терезесі (құжатталған анықтамалық мән): vLLM/reference конфигурацияларында 128,000 tokens (128K).
• Attention: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; ұзын контексттер үшін attention күрделілігі төмендетілген.
• Сандық және оқыту дәлдігі: BF16 / F32 және қысылған квантталған форматтар (F8_E4M3 және т.б.) тарату үшін қолжетімді.
• Архитектуралық отбасы: әр токенге шаққандағы активация үнемділігі бар MoE (mixture-of-experts) backbone.
• Енгізу / шығару: стандартты токенизацияланған мәтіндік енгізу (chat/message форматтарына қолдау көрсетіледі); tool-calls (tool-use API primitives) қолдайды, сондай-ақ интерактивті chat-style шақырулар мен API арқылы бағдарламалық completions мүмкіндігін береді.
• Ұсынылатын нұсқалар: v3.2, v3.2-Exp (эксперименттік, DSA алғаш енгізілген), v3.2-Speciale (пайымдауға басымдық берілген, қысқа мерзімде тек API арқылы).

Бенчмарк өнімділігі

Жоғары есептеу қуатын пайдаланатын V3.2-Speciale бірнеше пайымдау/математика/кодтау бенчмарктерінде қазіргі жоғары деңгейлі модельдермен тең нәтижеге жетеді немесе олардан асады, сондай-ақ таңдалған элиталық математикалық есептер жиынтықтарында ең жоғары деңгейдегі бағаларға қол жеткізеді. Препринт selected reasoning benchmarks аясында GPT-5 / Kimi K2 сияқты модельдермен тең нәтижелерді көрсетеді, сонымен қатар DeepSeek R1/V3 алдыңғы базалық нұсқаларымен салыстырғанда нақты жақсартуларды атап өтеді:

• AIME: 70.0-ден 87.5-ке дейін жақсарған (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
• Aider: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Басқа модельдермен салыстыру (жоғары деңгейде)

• GPT-5 / Gemini 3 Pro-пен салыстырғанда (қоғамдық мәлімдемелер): DeepSeek авторлары мен бірнеше БАҚ Speciale нұсқасы таңдаулы пайымдау және кодтау тапсырмаларында тең немесе жоғары нәтижелер көрсетеді деп мәлімдейді, сонымен бірге тиімді баға мен ашық лицензиялауды ерекшелендіруші факторлар ретінде атап өтеді.
• Ашық модельдермен салыстырғанда (Olmo, Nemotron, Moonshot және т.б.): DeepSeek ұзын контекст тиімділігі үшін agentic training және DSA-ны негізгі ерекшелендіруші факторлар ретінде көрсетеді.

Өкілдік қолдану жағдайлары

• Агенттік жүйелер / оркестрация: модель деңгейіндегі “ойлау” + нақты tool-call primitives мүмкіндіктерінен пайда көретін көпқұралды агенттер (API, web scrapers, code-execution connectors).
• Ұзын құжаттар бойынша пайымдау / талдау: заңдық құжаттар, үлкен зерттеу корпустары, жиналыс стенограммалары — ұзын контексті нұсқалар (128k tokens) өте үлкен контексттерді бір шақыру ішінде сақтауға мүмкіндік береді.
• Күрделі математика және кодтау бойынша көмек: V3.2-Speciale жеткізуші бенчмарктеріне сәйкес жетілдірілген математикалық пайымдау мен ауқымды код қателерін жөндеу тапсырмалары үшін ұсынылады.
• Шығынға сезімтал өндірістік орналастырулар: DSA + баға өзгерістері жоғары контексті жүктемелер үшін инференс шығындарын азайтуға бағытталған.

DeepSeek v3.2 API қолдануды қалай бастауға болады

DeepSeek v3.2 API бағасы CometAPI-де, ресми бағадан 20% арзан:

Қажетті қадамдар

• cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі біздің пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз
• Интерфейстің API key қатынау дерегін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token key алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
• Осы сайттың url мекенжайын алыңыз: https://api.cometapi.com/

Қолдану әдісі

1. API сұрауын жіберу және сұрау денесін орнату үшін “deepseek-v3.2” endpoint таңдаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің сайттағы API doc құжаттамасында берілген. Ыңғайлылығыңыз үшін біздің сайт Apifox тестін де ұсынады.
2. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI key-пен ауыстырыңыз.
3. Chat пішімін таңдаңыз: сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель дәл соған жауап береді.
4. Жасалған жауапты алу үшін API response өңдеңіз.