DeepSeek-Reasoner

Что такое DeepSeek-Reasoner?

DeepSeek-Reasoner — это режим/имя API для моделей DeepSeek с приоритетом рассуждений (в настоящее время согласован с семейством DeepSeek-V3.2). Он предназначен для формирования явной цепочки рассуждений (CoT) перед выдачей финального ответа — то есть модель намеренно генерирует внутреннее пошаговое рассуждение, которое раскрывается (или может быть раскрыто) через API, чтобы его можно было инспектировать или дистиллировать. DeepSeek позиционирует вариант reasoner как «thinking»‑аналог своей не‑«thinking» чат‑модели и продвигает его для многошагового рассуждения, математики, программирования и агентных рабочих процессов.

Основные возможности (для пользователей)

• Явный вывод Chain‑of‑Thought (CoT). API возвращает отдельное поле reasoning_content, содержащее внутреннее пошаговое рассуждение модели, наряду с финальным content. Это сделано для возможности инспекции и последующей логики агентов.
• Режимы «Thinking» и «Chat». deepseek-reasoner (режим thinking) отличается от deepseek-chat (режим без thinking); оба обновлены до поколения V3.2.
• Большие окна контекста. DeepSeek предоставляет очень большие длины контекста. Варианты Reasoner продвигаются для долгих рассуждений и памяти агентов.
• JSON‑вывод / структурированные ответы. Поддержка структурированных ответов в JSON, удобных для программной обработки.
• Фокус на агентах и инструментах для их создания. V3.2 и вариант Speciale прямо описываются как «reasoning‑first модели, созданные для агентов».

Технические возможности

• Входные данные: обычные текстовые подсказки, структурированный JSON для вызовов инструментов/агентов, файлы или длинные документы (через длинный контекст); токены — стандартные NLP‑токены.
• Выходные данные: API возвращает и reasoning_content (текст CoT), и content (финальный ответ). Клиенты API могут запрашивать только CoT или только финальный ответ, настраивая max_tokens или параметры ответа. (Практическое примечание: извлечение CoT может учитываться в биллинге как вывод модели.)
• DeepSeek развивался по специализированной для рассуждений дорожной карте: базовые крупные модели (семейство R1), затем целевое дообучение/обучение с подкреплением (в стиле RLHF) и тонкая настройка в стиле policy для увеличения глубины рассуждений. Команда также использует дистилляцию для сжатия способностей к рассуждению в более компактные, развёртываемые модели.
• Серия V3.2 добавляет агентно‑ориентированное дообучение для использования инструментов, гибридный инференс (Think / Non‑Think) и оптимизации для более быстрых итераций «thinking».
• Эффективности инференса способствует метод разреженного внимания (в отчётах называется DeepSeek Sparse Attention — DSA), который фокусирует вычисления на релевантных сегментах вместо полного плотного внимания по очень длинным последовательностям; это снижает стоимость при очень длинных контекстах.

Как получить доступ к API deepseek-reasoner

Шаг 1: Зарегистрируйтесь и получите API‑ключ

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в вашей консоль CometAPI. Получите ключ API (учётные данные доступа) интерфейса. В личном кабинете в разделе API token нажмите «Add Token», получите ключ токена: sk-xxxxx и подтвердите.

Шаг 2: Отправьте запросы к API deepseek-reasoner

Выберите конечную точку «deepseek-reasoner» для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. На нашем сайте также доступно тестирование в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. Базовый URL имеет формат Chat.

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на него модель будет отвечать. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.