DeepSeek-Reasoner

DeepSeek-Reasoner คืออะไร?

DeepSeek-Reasoner คือโหมด/ชื่อ API สำหรับโมเดลสาย reasoning-first ของ DeepSeek (ปัจจุบันสอดคล้องกับตระกูล DeepSeek-V3.2) ออกแบบมาเพื่อสร้าง ห่วงโซ่ความคิด (CoT) อย่างชัดเจนก่อนจะแสดงคำตอบสุดท้าย กล่าวคือ โมเดลจะตั้งใจสร้างการให้เหตุผลแบบเป็นขั้นตอนภายใน ซึ่งถูกเปิดเผย (หรือสามารถเปิดเผยได้) ผ่าน API เพื่อให้ผู้เรียกใช้งานตรวจสอบหรือสกัดได้ DeepSeek วางตำแหน่งรุ่น reasoner เป็นคู่คิดของโมเดลแชตแบบไม่คิด และทำการตลาดเพื่อการให้เหตุผลหลายขั้นตอน คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

คุณลักษณะหลัก (สำหรับผู้ใช้)

• เอาต์พุตห่วงโซ่ความคิด (CoT) แบบชัดเจน API จะส่งคืนฟิลด์ reasoning_content แยกต่างหากซึ่งประกอบด้วยการให้เหตุผลทีละขั้นของโมเดลควบคู่กับ content คำตอบสุดท้าย ออกแบบเพื่อการตรวจสอบและตรรกะเชิงเอเจนต์ในภายหลัง
• โหมด “คิด” เทียบกับ “แชต” deepseek-reasoner (โหมดคิด) แยกจาก deepseek-chat (โหมดไม่คิด) และทั้งคู่ได้รับการอัปเกรดเป็นเจเนอเรชัน V3.2
• หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ DeepSeek รองรับความยาวบริบทที่ใหญ่มาก รุ่น Reasoner ทำการตลาดเพื่อการให้เหตุผลแบบยาวและหน่วยความจำของเอเจนต์
• เอาต์พุต JSON / การตอบกลับแบบมีโครงสร้าง รองรับเอาต์พุต JSON เชิงโครงสร้างเหมาะสำหรับการใช้งานแบบโปรแกรมมาติก
• เน้นเอเจนต์/ผู้สร้างเอเจนต์ V3.2 และรุ่น Speciale ถูกอธิบายอย่างชัดเจนว่าเป็น “โมเดลเน้นการให้เหตุผลสำหรับเอเจนต์”

ความสามารถทางเทคนิค

• อินพุต: พรอมต์ข้อความล้วน, JSON เชิงโครงสร้างสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ/เอเจนต์, ไฟล์หรือเอกสารยาว (ผ่านบริบทยาว); โทเคนเป็นโทเคน NLP มาตรฐาน
• เอาต์พุต: API ส่งคืนทั้ง reasoning_content (ข้อความ CoT) และ content (คำตอบสุดท้าย) ไคลเอนต์ API สามารถขอเฉพาะ CoT หรือเฉพาะคำตอบสุดท้ายได้โดยปรับ max_tokens หรือพารามิเตอร์การตอบกลับ (หมายเหตุเชิงปฏิบัติ: การดึง CoT อาจยังถูกคิดค่าบริการเป็นเอาต์พุตของโมเดล)
• DeepSeek พัฒนาไปตามโรดแมปที่เชี่ยวชาญด้าน reasoning: เริ่มจากโมเดลขนาดใหญ่ฐาน (ตระกูล R1) ตามด้วยการปรับแต่งหลังการเทรนแบบมุ่งเน้น/การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (สไตล์ RLHF) และการจูนแบบ policy เพื่อเพิ่มความลึกของการให้เหตุผล ทีมงานยังใช้การกลั่น (distillation) เพื่ออัดความสามารถในการให้เหตุผลลงในโมเดลที่เล็กลงและพร้อมใช้งานจริง
• ซีรีส์ V3.2 เพิ่มการฝึกหลังแบบ agentic สำหรับการใช้เครื่องมือ การอนุมานแบบไฮบริด (Think / Non-Think) และการปรับให้เหมาะสมเพื่อการ “คิด” ที่รวดเร็วขึ้น
• ประสิทธิภาพการอนุมานได้รับแรงหนุนจากวิธี sparse attention (รายงานเรียกว่า DeepSeek Sparse Attention — DSA) ที่เน้นการคำนวณเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องแทนการทำ attention แบบหนาแน่นเต็มลำดับสำหรับบริบทยาวมาก ช่วยลดต้นทุนเมื่อบริบทยาวมาก

วิธีเข้าถึง API ของ deepseek-reasoner

ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key

เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ CometAPI console รับ API key สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่โทเคน API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเคน: sk-xxxxx และส่ง

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง API deepseek-reasoner

เลือกเอ็นด์พอยต์ “deepseek-reasoner” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่า request body วิธีการและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงของคุณจากบัญชีของคุณ base url อยู่ในรูปแบบ Chat

ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content — โมเดลจะตอบสนองตามสิ่งนี้ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: ดึงและยืนยันผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น หลังการประมวลผล API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลเอาต์พุต