Что такое DeepSeek-Reasoner?
DeepSeek-Reasoner — это режим рассуждений (или «мышления») и имя API для моделей DeepSeek с приоритетом на рассуждение (в настоящее время соответствующих семейству DeepSeek-V3.2). Он предназначен для формирования явной цепочки рассуждений (CoT) перед выдачей итогового ответа — то есть модель намеренно генерирует внутреннее пошаговое рассуждение, которое раскрывается (или может быть раскрыто) через API, чтобы вызывающие его стороны могли его просматривать или дистиллировать. DeepSeek позиционирует вариант reasoner как «мыслящий» аналог своего немыслящего чат-моделя и продвигает его для многошаговых рассуждений, математики, программирования и агентных рабочих процессов.
Основные функции (для пользователей)
- Явный вывод цепочки рассуждений (CoT). API возвращает отдельное поле
reasoning_content, содержащее внутреннее пошаговое рассуждение модели, вместе с финальнымcontent. Это сделано для инспектируемости и логики агентов downstream. - Режимы «Thinking» и «Chat».
deepseek-reasoner(режим мышления) отличается отdeepseek-chat(немыслящий режим); оба были обновлены до поколения V3.2. - Большие контекстные окна. DeepSeek предоставляет очень большие длины контекстов. Варианты Reasoner продвигаются для длинных рассуждений и памяти агентов.
- Вывод JSON / структурированные ответы. Поддержка структурированных JSON‑ответов, удобных для программного потребления.
- Ориентированность на агентов и конструкторы агентов. V3.2 и вариант Speciale явно описываются как «модели с приоритетом на рассуждение, построенные для агентов».
Технические возможности
- Входные данные: 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), иcontent(итоговый ответ). Клиенты API могут запрашивать только CoT или только финальный ответ, регулируя max_tokens или параметры ответа. (Практическая заметка: извлечение CoT может тарифицироваться как вывод модели.) - DeepSeek развивался по специализированному на рассуждении роадмапу: базовые большие модели (семейство R1), за которыми следовали целевое постобучение/обучение с подкреплением (в стиле RLHF) и донастройка в стиле policy для увеличения глубины рассуждений. Команда также использует дистилляцию для сжатия способностей к рассуждению в более компактные, пригодные к развертыванию модели.
- Серия V3.2 добавляет агентно‑ориентированное постобучение для использования инструментов, гибридный вывод (Think / Non-Think) и оптимизации для ускорения итераций «мышления».
- Эффективность вывода повышается методом разреженного внимания (его называют DeepSeek Sparse Attention — DSA), который фокусирует вычисления на релевантных сегментах вместо полного плотного внимания по очень длинным последовательностям; это снижает стоимость при очень длинном контексте.
Как получить доступ к API deepseek-reasoner
Шаг 1: Получите ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Зайдите в вашу консоль CometAPI. Получите учетные данные доступа — ключ API интерфейса. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы к API deepseek-reasoner
Выберите конечную точку «deepseek-reasoner», чтобы отправить API‑запрос, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Для вашего удобства на нашем сайте также доступно тестирование через Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Базовый URL — в формате Chat.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель даст ответ. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.