DeepSeek bir deneysel model aradı DeepSeek-V3.2-Exp on Eylül 29, 2025Uzun bağlamlı iş yükleri için çok daha düşük çıkarım maliyetlerini hedefleyen yeni bir seyrek dikkat mekanizması (DeepSeek Seyrek Dikkat veya DSA) tanıtıldı ve şirket aynı zamanda API fiyatlarını yaklaşık yarı yarıya düşürdü. Bu kılavuz, modelin ne olduğunu, mimarisini/özelliklerini, API'ye nasıl erişileceğini ve kullanılacağını (kod örnekleriyle birlikte), önceki DeepSeek modelleriyle nasıl karşılaştırıldığını ve yanıtlarının üretimde nasıl ayrıştırılıp işleneceğini açıklamaktadır.
DeepSeek-V3.2-Exp nedir?
DeepSeek-V3.2-Exp, DeepSeek'in V3 yolundaki deneysel bir yinelemedir. Eylül 2025 sonlarında duyurulan sürüm, ham doğrulukta büyük bir sıçrama olmaktan ziyade, genişletilmiş bağlam uzunlukları için mimari optimizasyonları doğrulayan "ara" bir adım olarak konumlandırılmıştır. Öne çıkan yeniliği ise şudur: DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA), V3.1-Terminus ile karşılaştırılabilir çıktı kalitesini korumayı hedeflerken hesaplama ve bellek maliyetlerini azaltmak için uzun bir girdinin belirli bölümlerine seçici olarak dikkat eden bir dikkat örüntüsü.
Pratikte neden önemlidir:
- Uzun bağlamlı görevlerin maliyeti: DSA, dikkatin ikinci dereceden maliyetini hedef alarak çok uzun girdiler için hesaplamayı azaltır (çoklu belge alımı, uzun transkriptler, büyük oyun dünyaları gibi). API kullanım maliyetleri, tipik uzun bağlamlı kullanım durumları için önemli ölçüde daha düşüktür.
- Uyumluluk ve erişilebilirlik: DeepSeek API, OpenAI ile uyumlu bir istek formatı kullanır, bu sayede mevcut birçok OpenAI SDK iş akışı hızla uyarlanabilir.
DeepSeek V3.2-Exp'in temel özellikleri ve mimarisi nelerdir?
DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) nedir ve nasıl çalışır?
DSA bir ince taneli seyrek dikkat Tüm bağlam boyunca yoğun dikkat hesaplamak yerine, belirteçler üzerinde seçici olarak dikkat etmek üzere tasarlanmış bir şema. Kısaca:
- Model, her katman veya blokta ilgilenilecek belirteç alt kümelerini dinamik olarak seçerek, uzun girdi uzunlukları için FLOP'ları azaltır.
- Seçim, öğrenilmiş seçim politikaları ve yönlendirme yöntemlerinin bir kombinasyonundan yararlanarak, akıl yürütme görevleri için "önemli" bağlamı korumak üzere tasarlanmıştır.
V3.2-Exp'deki temel yenilik olan DSA, özellikle bağlam uzunlukları arttığında çıkarım maliyetini düşürürken çıktı kalitesini yoğun dikkat modellerine yakın tutmayı amaçlamaktadır. Sürüm notları ve model sayfası, eğitim yapılandırmalarının V3.1-Terminus ile uyumlu olduğunu, dolayısıyla kıyaslama metriklerindeki farklılıkların toptan bir eğitim değişikliğinden ziyade seyrek dikkat mekanizmasını yansıttığını vurgulamaktadır.
V3.2-Exp ile birlikte hangi diğer mimari/özellikler geliyor?
- Hibrit modlar (düşünen vs düşünmeyen): DeepSeek iki model kimliğini ortaya çıkarıyor:
deepseek-chat(düşünmeyen / daha hızlı cevaplar) vedeepseek-reasoner(Düşünce Zinciri veya ara muhakeme içeriğini ortaya çıkarabilen düşünme modu). Bu modlar, geliştiricilerin hız ile açık muhakeme şeffaflığı arasında seçim yapmalarına olanak tanır. - Çok büyük bağlam pencereleri: V3.x ailesi çok büyük bağlamları destekler (V3 serisi, DeepSeek'e güncel güncellemelerde 128K bağlam seçenekleri sunar), bu da onu çok belgeli iş akışları, uzun günlükler ve bilgi ağırlıklı aracılar için uygun hale getirir.
- JSON çıktısı ve sıkı fonksiyon çağrısı (Beta): API bir
response_formatJSON çıktısını (ve katı bir fonksiyon çağırma betasını) zorlayabilen nesne. Bu, araç entegrasyonu için öngörülebilir, makine tarafından ayrıştırılabilir çıktılara ihtiyaç duyduğunuzda yardımcı olur. - Akış ve muhakeme belirteçleri: API, akış yanıtlarını ve akıl yürütme modelleri için ayrı akıl yürütme içerik belirteçlerini (genellikle şu şekilde gösterilir) destekler:
reasoning_content), modelin ara adımlarını görüntülemenize veya denetlemenize olanak tanır.
CometAPI aracılığıyla DeepSeek-V3.2-Exp API'sine nasıl erişebilir ve kullanabilirim?
DeepSeek, mevcut OpenAI SDK'ları veya uyumlu araçlar farklı bir temel URL ile yeniden hedeflenebilsin diye, kasıtlı olarak OpenAI tarzı bir API formatı kullanır. DeepSeek-V3.2-Exp'e erişmek için CometAPI kullanmanızı öneririm çünkü düşük maliyetli ve çok modlu bir toplama ağ geçididir. DeepSeek, V3.2-Exp davranışına eşlenen model adlarını ortaya çıkarır. Örnekler:
DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — V3.2-Exp'e eşlenen akıl yürütme/düşünme modu.
DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — mantık dışı/sohbet modu V3.2-Exp'e eşlendi.
Kimlik doğrulamasını nasıl yaparım ve temel URL nedir?
- Bir API anahtarı alın CometAPI geliştirici konsolundan (sitelerinden başvurun).
- Temel URL: (
https://api.cometapi.comorhttps://api.cometapi.com/v1(OpenAI uyumlu yollar için). OpenAI uyumluluğu, birçok OpenAI SDK'sının küçük değişikliklerle DeepSeek'e yeniden yönlendirilebileceği anlamına gelir.
Hangi model kimliklerini kullanmalıyım?
DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— düşünme modu, düşünce zinciri/akıl yürütme içeriğini ortaya çıkarır. Her ikisi de en son sürüm notlarında V3.2-Exp'e yükseltildi.DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking— düşünmeden, daha hızlı yanıtlar, tipik sohbet/tamamlama kullanımı.
Örnek: basit curl isteği (sohbet tamamlama)
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
}'
Örnek: Python (OpenAI uyumlu istemci modeli)
Bu model, bir OpenAI istemcisini CometAPI temel URL'sine yönlendirdikten sonra (veya CometAPI'nin SDK'sını kullanarak) çalışır. Aşağıdaki örnek, DeepSeek'in belge stilini takip eder:
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())
Özel bir SDK'ya gerek yok — ancak OpenAI'nin SDK'sını kullanıyorsanız genellikle yeniden yapılandırabilirsiniz base_url ve api_key ve aynı çağrı modellerini koruyun.
Gelişmiş kullanım: akıl yürütmeyi veya reasoning_content
Modelin dahili düşünce zincirine (denetim, damıtma veya ara adımları çıkarma için) ihtiyacınız varsa, şuraya geçin: DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. reasoning_content alan (ve ilgili akış veya belirteçler) muhakeme modu için yanıtta mevcuttur; API belgeleri şunları sağlar: reasoning_content Son cevaptan önce oluşturulan CoT'yi incelemek için bir yanıt alanı olarak. Not: Bu belirteçlerin ifşa edilmesi, model çıktısının bir parçası oldukları için faturalandırmayı etkileyebilir.
Akış ve kısmi güncellemeler
- Kullanım
"stream": trueSSE (sunucu tarafından gönderilen olaylar) yoluyla token deltalarını alma isteklerinde. stream_optionsveinclude_usageBir akış sırasında kullanım meta verilerinin nasıl ve ne zaman görüneceğini ayarlamanıza olanak tanır (artımlı kullanıcı arayüzleri için yararlıdır).
DeepSeek-V3.2-Exp önceki DeepSeek modelleriyle karşılaştırıldığında nasıl?
V3.2-Exp ve V3.1-Terminus Karşılaştırması
- Birincil fark: V3.2-Exp, eğitim reçetesinin geri kalanını V3.1 ile uyumlu tutarken uzun bağlamlar için hesaplamayı azaltmak amacıyla seyrek dikkat mekanizmasını sunar. Bu, DeepSeek'in verimlilik kazanımlarını daha net bir şekilde karşılaştırmasını sağlar. ()
- kriterler: Genel notlar, V3.2-Exp'nin uzun bağlamlarda belirgin şekilde daha ucuz olmasına rağmen birçok akıl yürütme/kodlama görevinde V3.1 ile hemen hemen aynı performansı gösterdiğini gösteriyor; belirli görevlerde, dikkat seyrekliğinin gerekli belirteç etkileşimleriyle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak yine de küçük gerilemeler olabileceğini unutmayın.
V3.2-Exp vs R1 / Daha eski sürümler
- R1 ve V3 hatları farklı tasarım hedeflerine sahiptir (R1, geçmişte farklı mimari dengelere ve bazı dallarda çok modlu kapasitelere odaklanmıştır). V3.2-Exp, uzun bağlamlara ve verime odaklanan V3 ailesinin geliştirilmiş bir versiyonudur. İş yükünüz tek turlu ham doğruluk kıyaslamalarıyla doluysa, farklar küçük olabilir; çok belgeli veri hatlarında çalışıyorsanız, V3.2-Exp'in maliyet profili muhtemelen daha caziptir.
Claude Sonnet 4.5'e Nereden Erişilir?
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Geliştiriciler erişebilir DeepSeek V3.2 Deneyimi CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !
Sonuç
DeepSeek-V3.2-Exp, V3 sınıfı çıktı kalitesini korurken uzun bağlamlı çalışmaları daha ucuz ve daha uygulanabilir hale getirmeyi amaçlayan pragmatik bir deneysel sürümdür. Uzun belgeler, transkriptler veya çok belgeli muhakemeyle uğraşan ekipler için pilot uygulama olarak denenmeye değer: API, entegrasyonu kolaylaştıran OpenAI tarzı bir arayüz kullanır ve hem DSA mekanizmasını hem de ölçeklenebilir geliştirmenin ekonomik hesaplamalarını değiştiren anlamlı fiyat indirimlerini vurgular. Her deneysel modelde olduğu gibi, kapsamlı değerlendirme, enstrümantasyon ve aşamalı dağıtım esastır.