DeepSeek-V3.2

DeepSeek v3.2 деген не?

DeepSeek v3.2 — DeepSeek V3 отбасының соңғы өндірістік шығарылымы: ұзақ контексті түсіну, берік агент/құрал қолдану, жетілген пайымдау, кодтау және математика үшін жасалған, ойлауды бірінші орынға қоятын ашық-салмақты тілдік модельдер отбасы. Шығарылым бірнеше нұсқаны біріктіреді (өндірістік V3.2 және жоғары өнімді V3.2-Speciale). Жоба DeepSeek Sparse Attention (DSA) деп аталатын жаңа сирек назар механизмі және агенттер/«ойлау» жұмыс үдерістері (“Thinking in Tool-Use”) арқылы ұзақ контекст бойынша шығын-тиімді қорытынды жасауға екпін қояды.

Негізгі мүмкіндіктер (жоғары деңгейде)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): ұзақ контекст сценарийлерінде есептеу шығындарын күрт азайтып, сонымен бірге ұзақ қашықтықтағы тәуелділіктерді пайымдауды сақтауға арналған сирек-назар механизмі. (Негізгі зерттеу тезисі; V3.2-Exp ішінде қолданылады.)
• Агенттік ойлау + құрал қолдануды біріктіру: V3.2 құралдарды қолданғанда «ойлау» режимдерін және ойлаусыз (қалыпты) режимдерді қолдайды, бұл көпқадамды тапсырмалар мен құралдарды оркестрациялауда шешім қабылдауды жақсартады.
• Ірі ауқымды агенттік деректерді синтездеу конвейері: DeepSeek интерактивті тапсырмалардағы беріктілікті арттыру үшін мыңдаған орта мен ондаған мың күрделі нұсқауларды қамтитын оқыту корпусы мен агент-синтез құбырын хабарлайды.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA — V3.2 желісінде (алғаш V3.2-Exp ішінде) енгізілген ұсақ-түйек деңгейдегі сирек назар әдісі, назар күрделілігін қарапайым O(L²)-ден O(L·k) стиліне дейін төмендетеді (k ≪ L), әр сұрау токені үшін кілт/мән токендерінің шағын жиынтығын таңдайды. Нәтижесінде өте ұзын контексттер (128K) үшін жад/есептеу шығындары айтарлықтай азаяды, ұзақ контекстті қорытындылау нақтырақ арзандайды.
• Mixture-of-Experts (MoE) қаңқасы және Multi-head Latent Attention (MLA): V3 отбасы MoE-ді сыйымдылықты тиімді арттыру үшін пайдаланады (номиналды параметр саны үлкен, әр токенге шаққандағы активация шектеулі), сондай-ақ сапаны сақтап, есептеуді бақылау үшін MLA әдістерін қолданады.

Техникалық сипаттамалар (қысқаша)

• Номиналды параметрлер ауқымы: шамамен 671B – 685B (нұсқаға байланысты).
• Контекст терезесі (құжатталған анықтама): 128,000 токен (128K) vLLM/reference конфигурацияларда.
• Назар: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; ұзақ контексттер үшін назар күрделілігі төмендетілген.
• Сандық және оқыту дәлдігі: BF16 / F32 және қысылған квантизацияланған форматтар (F8_E4M3 және т.б.) тарату үшін қолжетімді.
• Архитектуралық отбасы: MoE (mixture-of-experts) қаңқасы, токенге шаққандағы активация үнемділігімен.
• Енгізу/шығару: стандартты токенизацияланған мәтіндік енгізу (чат/хабар форматтары қолданылады); құрал шақыруларды (API примитивтерін) және интерактивті чат-стиль қоңырауларды, сондай-ақ API арқылы бағдарламалық толықтыруларды қолдайды.
• Ұсынылатын нұсқалар: v3.2, v3.2-Exp (эксперименттік, DSA дебюты), v3.2-Speciale (ойлауды басым қоятын, қысқа мерзімде тек API).

Бенчмарк көрсеткіштері

Жоғары есептеу қуатты V3.2-Speciale бірқатар пайымдау/математика/кодтау бенчмарктарында заманауи жоғары деңгейлі модельдермен теңеседі немесе олардан асып түседі және таңдаулы элиталық математика жиынтықтарында жоғары балдар көрсетеді. Препринт GPT-5 / Kimi K2 секілді модельдермен белгілі пайымдау бенчмарктарында паритетті атап өтеді, сондай-ақ алдыңғы DeepSeek R1/V3 базалық үлгілеріне қатысты нақты жақсартуларды көрсетеді:

• AIME: 70.0 → 87.5 (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-мен салыстырғанда (қоғамдық мәлімдемелер): DeepSeek авторлары және бірқатар басылымдар Speciale нұсқасы таңдамалы пайымдау және кодтау тапсырмаларында паритетті немесе артықшылықты көрсететінін айтады, айырмашылық ретінде шығын тиімділігі мен ашық лицензиялауды атап өтеді.
• Ашық модельдермен салыстырғанда (Olmo, Nemotron, Moonshot және т.б.): DeepSeek ұзақ контекст тиімділігі үшін агенттік оқытуды және DSA-ны негізгі ерекшеліктер ретінде бөледі.

Өкілдік пайдалану жағдайлары

• Агенттік жүйелер / оркестрация: модель деңгейіндегі «ойлау» + айқын құрал шақыру примитивтері бар көпқұралды агенттер (API, веб-скреперлер, код орындау коннекторлары).
• Ұзақ құжаттарды пайымдау/талдау: заң құжаттары, үлкен зерттеу корпустары, жиналыс транскрипттері — ұзақ контексттік нұсқалар (128k токен) бір сұрауда өте үлкен контексттерді сақтауға мүмкіндік береді.
• Күрделі математика және кодтау бойынша көмек: жеткізуші бенчмарктарына сәйкес V3.2-Speciale жетілген математика пайымдауы және ауқымды кодты жөндеу тапсырмалары үшін ұсынылады.
• Құнына сезімтал өндірістік енгізілімдер: DSA + баға өзгерістері жоғары контексттік жүктемелер үшін қорытынды жасау шығындарын төмендетуге бағытталған.

DeepSeek v3.2 API-ды қолдануды қалай бастауға болады

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

Қажетті қадамдар

• cometapi.com сайтына кіріңіз. Әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз
• Интерфейс үшін қолжеткізуге арналған API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token key: sk-xxxxx алыңыз және жіберіңіз.
• Осы сайттың URL-ін алыңыз: https://api.cometapi.com/

Пайдалану әдісі

1. “deepseek-v3.2” эндпойнтін таңдап, API сұрауын жіберіңіз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің веб-сайттағы API құжатынан алынады. Ыңғайыңыз үшін веб-сайтымызда Apifox тесті де бар.
2. <YOUR_API_KEY> мәнін тіркелгіңіздегі нақты CometAPI кілтіне ауыстырыңыз.
3. Чат пішімін таңдаңыз: Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель соған жауап береді.
4. .Жасалған жауапты алу үшін API жауапты өңдеңіз.