DeepSeek-Reasoner

DeepSeek-Reasoner คืออะไร?

DeepSeek-Reasoner คือโหมด/ชื่อ API สำหรับโมเดลของ DeepSeek ที่ให้ความสำคัญกับการให้เหตุผลเป็นอันดับแรก (ปัจจุบันสอดคล้องกับตระกูล DeepSeek-V3.2) โหมดนี้ถูกออกแบบมาให้สร้าง ลำดับความคิด (CoT) ที่ชัดเจนก่อนให้คำตอบสุดท้าย—กล่าวคือ โมเดลจะสร้างการให้เหตุผลภายในทีละขั้นตอนอย่างตั้งใจ ซึ่งถูกเปิดเผย (หรือสามารถเปิดเผยได้) ผ่าน API เพื่อให้ผู้เรียกสามารถตรวจสอบหรือกลั่นสรุปได้ DeepSeek วางตำแหน่งรุ่น reasoner ให้เป็นคู่คิดแบบ “คิด” ของโมเดลแชตที่ไม่คิด และทำการตลาดสำหรับงานให้เหตุผลหลายขั้นตอน คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์

คุณสมบัติหลัก (ต่อผู้ใช้)

• เอาต์พุตลำดับความคิด (CoT) แบบชัดเจน. API จะส่งกลับฟิลด์ reasoning_content แยกต่างหากซึ่งมีการให้เหตุผลภายในแบบเป็นขั้นตอนของโมเดลควบคู่กับ content สุดท้าย ซึ่งออกแบบมาเพื่อความสามารถในการตรวจสอบและใช้ในตรรกะของเอเจนต์ถัดไป
• โหมด “Thinking” เทียบกับ “Chat”. deepseek-reasoner (โหมดคิด) แตกต่างจาก deepseek-chat (โหมดไม่คิด); ทั้งสองได้รับการอัปเกรดเป็นรุ่น V3.2
• หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่. DeepSeek รองรับความยาวบริบทที่ใหญ่มาก รุ่น Reasoner ถูกทำตลาดสำหรับการให้เหตุผลแบบยาวและหน่วยความจำของเอเจนต์
• เอาต์พุต JSON / การตอบกลับแบบมีโครงสร้าง. รองรับเอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้างที่เหมาะกับการใช้งานแบบโปรแกรม
• โฟกัสที่เอเจนต์/ผู้สร้างเอเจนต์. V3.2 และรุ่น Speciale ถูกอธิบายไว้อย่างชัดเจนว่าเป็น “โมเดลที่ให้เหตุผลเป็นอันดับแรกซึ่งสร้างมาเพื่อเอเจนต์”

ความสามารถทางเทคนิค

• อินพุต: ข้อความธรรมดา พรอมพ์แบบมีโครงสร้าง JSON สำหรับการเรียกเครื่องมือ/เอเจนต์ ไฟล์หรือเอกสารยาว (ผ่านบริบทยาว); โทเค็นเป็นโทเค็น NLP มาตรฐาน
• เอาต์พุต: API จะส่งกลับทั้ง reasoning_content (ข้อความ CoT) และ content (คำตอบสุดท้าย) ไคลเอนต์ API สามารถขอเฉพาะ CoT หรือเฉพาะคำตอบสุดท้ายได้โดยปรับ max_tokens หรือพารามิเตอร์ response (หมายเหตุเชิงปฏิบัติ: การดึง CoT อาจยังถูกนับเป็นเอาต์พุตของโมเดลที่คิดค่าบริการ)
• DeepSeek พัฒนาต่อเนื่องตามโรดแมปเฉพาะด้านการให้เหตุผล: โมเดลขนาดใหญ่ฐาน (ตระกูล R1) ตามด้วยการฝึกหลังแบบเน้นจุด (สไตล์ RLHF) และการปรับแต่งเชิงนโยบายเพื่อเพิ่มความลึกของการให้เหตุผล อีกทั้งใช้การกลั่นความรู้ (distillation) เพื่ออัดความสามารถด้านการให้เหตุผลลงในโมเดลที่เล็กลงและนำไปใช้งานได้
• ซีรีส์ V3.2 เพิ่มการฝึกหลังเชิงเอเจนต์เพื่อการใช้เครื่องมือ การอนุมานแบบไฮบริด (Think / Non-Think) และการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้รอบ “การคิด” เร็วขึ้น
• ประสิทธิภาพการอนุมานได้รับการช่วยเหลือด้วยวิธี sparse attention (รายงานเรียกว่า DeepSeek Sparse Attention — DSA) ที่โฟกัสการคำนวณไปยังส่วนที่เกี่ยวข้องแทนการใช้ dense attention เต็มรูปแบบตลอดลำดับที่ยาวมาก ลดต้นทุนสำหรับบริบทที่ยาวมาก

วิธีการเข้าถึง API ของ deepseek-reasoner

ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ API

เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com. หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ คอนโซล CometAPI. รับคีย์ API สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง API deepseek-reasoner

เลือกเอ็นด์พอยต์ “deepseek-reasoner” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการเรียกและ request body ดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วยคีย์ CometAPI จริงจากบัญชีของคุณ base url คือรูปแบบ Chat

ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: เรียกดูและตรวจสอบผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์