Как получить доступ к API DeepSeek-V3.2-Exp

CometAPI
AnnaOct 2, 2025
Как получить доступ к API DeepSeek-V3.2-Exp

DeepSeek выпустила экспериментальный модель называется DeepSeek-V3.2-Exp on 29 сентября, 2025, представив новый механизм разреженного внимания (DeepSeek Sparse Attention, или DSA), который обеспечивает значительное снижение затрат на вывод для рабочих нагрузок с длинным контекстом, и одновременно с этим компания снизила цены на API примерно вдвое. В этом руководстве объясняется, что представляет собой модель, рассматриваются её архитектура и основные функции, как получить доступ к API и использовать его (с примерами кода), как он соотносится с предыдущими моделями DeepSeek, а также как анализировать и обрабатывать его ответы в рабочей среде.

Что такое DeepSeek-V3.2-Exp?

DeepSeek-V3.2-Exp — экспериментальная версия DeepSeek V3. Этот релиз, анонсированный в конце сентября 2025 года, позиционируется как «промежуточный» шаг, проверяющий архитектурные оптимизации для контекстов увеличенной длины, а не как значительный скачок в чистой точности. Его главное нововведение — DeepSeek Sparse Attention (DSA), шаблон внимания, который выборочно уделяет внимание частям длинного ввода, чтобы сократить затраты на вычисления и память, сохраняя при этом качество вывода, сопоставимое с V3.1-Terminus.

Почему это важно на практике:

  • Стоимость долгосрочных задач: DSA ориентирована на квадратичную стоимость внимания, сокращая вычислительные затраты для очень длинных входных данных (например, поиск нескольких документов, длинные расшифровки, большие игровые миры). Стоимость использования API существенно ниже для типичных сценариев использования с длинным контекстом.
  • Совместимость и доступность: API DeepSeek использует формат запросов, совместимый с OpenAI, поэтому многие существующие рабочие процессы OpenAI SDK можно быстро адаптировать.

Каковы основные особенности и архитектура DeepSeek V3.2-Exp?

Что такое DeepSeek Sparse Attention (DSA) и как он работает?

DSA — это мелкозернистое разреженное внимание Схема, разработанная для выборочного внимания по токенам, а не для интенсивного анализа всего контекста. Короче говоря:

  • Модель динамически выбирает подмножества токенов для обработки на каждом уровне или блоке, сокращая количество операций сбоя при большой длине входных данных.
  • Выбор предназначен для сохранения «важного» контекста для задач рассуждения, используя комбинацию изученных политик выбора и эвристики маршрутизации.

DSA как ключевое нововведение в версии V3.2-Exp призвано поддерживать качество выходных данных, близкое к моделям с высокой плотностью внимания, при этом снижая затраты на вывод, особенно при увеличении длины контекста. В примечаниях к выпуску и на странице модели подчеркивается, что конфигурации обучения были согласованы с V3.1-Terminus, поэтому различия в метриках эталонных тестов отражают механизм низкой плотности внимания, а не масштабное изменение обучения.

Какие еще архитектуры/функции включены в версию V3.2-Exp?

  • Гибридные режимы (мышление vs. немышление): DeepSeek предоставляет два идентификатора модели: deepseek-chat (недумающие / более быстрые ответы) и deepseek-reasoner (Режим мышления, который может отображать цепочку мыслей или промежуточные рассуждения). Эти режимы позволяют разработчикам выбирать между скоростью и прозрачностью явных рассуждений.
  • Очень большие контекстные окна: Семейство V3.x поддерживает очень большие контексты (линейка V3 в текущих обновлениях предоставляет DeepSeek 128K вариантов контекста), что делает его пригодным для многодокументных рабочих процессов, длинных журналов и агентов с большим объемом знаний.
  • Вывод JSON и строгий вызов функций (бета-версия): API поддерживает response_format Объект, который может принудительно выводить JSON (и бета-версию со строгим вызовом функций). Это полезно, когда для интеграции инструментов требуются предсказуемые, поддающиеся машинному анализу выходные данные.
  • Токены потоковой передачи и рассуждений: API поддерживает потоковые ответы и — для моделей рассуждений — отдельные токены контента рассуждений (часто предоставляемые в соответствии с reasoning_content), что позволяет отображать или проверять промежуточные этапы модели.

Как получить доступ и использовать API DeepSeek-V3.2-Exp через CometAPI?

DeepSeek намеренно сохраняет формат API в стиле OpenAI, чтобы существующие SDK OpenAI или совместимые инструменты можно было перенаправить с помощью другого базового URL. Рекомендую использовать CometAPI для доступа к DeepSeek-V3.2-Exp, поскольку это недорогой и многомодальный шлюз для агрегации. DeepSeek предоставляет имена моделей, соответствующие поведению V3.2-Exp. Примеры:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — режим рассуждения/мышления сопоставлен с V3.2-Exp.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — режим отсутствия рассуждений/чата сопоставлен с V3.2-Exp.

Как мне пройти аутентификацию и какой базовый URL?

  1. Получите ключ API из консоли разработчика CometAPI (подайте заявку на их сайте).
  2. Базовый URL: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 для путей, совместимых с OpenAI). Совместимость с OpenAI означает, что многие SDK OpenAI могут быть перенаправлены на DeepSeek с небольшими изменениями.

Какие идентификаторы моделей мне следует использовать?

  • DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— режим мышления, отображает цепочку мыслей/рассуждений. Оба режима обновлены до версии 3.2-Exp в последних заметках к выпуску.
  • DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — отсутствие размышлений, более быстрые ответы, типичное использование чата/дополнения.

Пример: простой curl-запрос (завершение чата)

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
  }'

Пример: Python (шаблон клиента, совместимый с OpenAI)

Этот шаблон работает после указания клиенту OpenAI базового URL-адреса CometAPI (или использования SDK CometAPI). Пример ниже соответствует стилю документации DeepSeek:

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())

Специальный SDK не требуется. — но если вы уже используете SDK OpenAI, вы часто можете перенастроить base_url и api_key и сохраняйте те же шаблоны вызовов.

Расширенное использование: включение рассуждений или reasoning_content

Если вам нужна внутренняя цепочка мыслей модели (для аудита, дистилляции или извлечения промежуточных шагов), переключитесь на DeepSeek-V3.2-Exp-thinking, reasoning_content поле (и связанный поток или токены) доступно в режиме ответа для обоснования; документация API предоставляет reasoning_content в качестве поля ответа для проверки CoT, сгенерированного перед окончательным ответом. Примечание: предоставление этих токенов может повлиять на выставление счетов, поскольку они являются частью выходных данных модели.

Потоковое вещание и частичные обновления

  • Используйте "stream": true в запросах на получение дельт токенов через SSE (события, отправленные сервером).
  • stream_options и include_usage позволяют настраивать, как и когда метаданные об использовании будут отображаться во время потока (полезно для дополнительных пользовательских интерфейсов).

Чем DeepSeek-V3.2-Exp отличается от предыдущих моделей DeepSeek?

V3.2-Exp против V3.1-Terminus

  • Основное отличие: В версии V3.2-Exp реализован механизм разреженного внимания для сокращения вычислительных затрат в длительных контекстах, при этом весь остальной тренировочный рецепт соответствует версии V3.1. Это позволило DeepSeek провести более точное сравнение эффективности. ()
  • контрольные показатели: Публичные заметки указывают на то, что V3.2-Exp выполняет примерно столько же, сколько V3.1, по многим задачам рассуждения/кодирования, при этом выполняя значительно меньше задач в длинных контекстах; следует отметить, что в некоторых задачах все еще могут наблюдаться небольшие регрессии в зависимости от того, как разреженность внимания взаимодействует с требуемыми взаимодействиями токенов.

V3.2-Exp против R1 / Более старые версии

  • Линии R1 и V3 преследуют разные цели проектирования (R1 исторически ориентировалась на различные архитектурные компромиссы и мультимодальные возможности в некоторых отраслях). V3.2-Exp — это усовершенствованная версия семейства V3, ориентированная на длительные контексты и пропускную способность. Если ваша рабочая нагрузка связана с высокими требованиями к точности обработки однооборотных данных, различия могут быть незначительными; если же вы работаете с многодокументными конвейерами, стоимость V3.2-Exp, вероятно, будет более привлекательной.

Как получить доступ к API DeepSeek-V3.2-Exp

Где получить доступ к Клоду Соннету 4.5

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Разработчики могут получить доступ DeepSeek V3.2 Exp через CometAPI, последняя версия модели Всегда обновляется на официальном сайте. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Заключение

DeepSeek-V3.2-Exp — это практичный экспериментальный релиз, призванный сделать работу с длинным контекстом дешевле и проще, сохранив при этом качество результатов уровня V3. Командам, работающим с объёмными документами, расшифровками или многодокументными рассуждениями, стоит попробовать его в пилотном режиме: API использует интерфейс в стиле OpenAI, упрощая интеграцию, и предлагает как механизм DSA, так и существенное снижение стоимости, что меняет экономические расчёты масштабируемой разработки. Как и в случае любой экспериментальной модели, необходимы комплексная оценка, инструментирование и поэтапное внедрение.

Читать далее

500+ моделей в одном API

Скидка до 20%