DeepSeek-Reasoner nedir?
DeepSeek-Reasoner, DeepSeek’in akıl yürütmeyi önceleyen modelleri için akıl yürütme (veya “Thinking”) modu/API adıdır (halen DeepSeek-V3.2 ailesiyle hizalıdır). Nihai yanıtı üretmeden önce açık bir düşünce zinciri (CoT) oluşturmaya yönelik tasarlanmıştır—yani model, arayanların inceleyebilmesi veya damıtabilmesi için API üzerinden açığa çıkarılan (veya çıkarılabilen) dahili, adım adım akıl yürütmeyi bilerek üretir. DeepSeek, reasoner varyantını düşünme yapmayan sohbet modelinin “Thinking” muadili olarak konumlandırır ve onu çok adımlı akıl yürütme, matematik, kodlama ve ajan iş akışları için pazarlamaktadır.
Ana özellikler (kullanıcıya dönük)
- Açık Düşünce Zinciri (CoT) çıktısı. API, nihai
contentile birlikte modelin dahili, adım adım akıl yürütmesini içeren ayrı birreasoning_contentalanı döndürür. Bu, incelenebilirlik ve ardıl ajan mantığı için tasarlanmıştır. - “Thinking” ve “Chat” kipleri.
deepseek-reasoner(Thinking kipi),deepseek-chatten (Thinking olmayan kip) ayrıdır; her ikisi de V3.2 nesline yükseltilmiştir. - Geniş bağlam pencereleri. DeepSeek çok büyük bağlam uzunlukları sunar. Reasoner varyantları, uzun biçimli akıl yürütme ve ajan hafızası için pazarlanmaktadır.
- JSON çıktısı / yapılandırılmış yanıtlar. Programatik kullanım için yararlı yapılandırılmış JSON çıktıları desteği.
- Ajan/ajan-oluşturucu odağı. V3.2 ve Speciale varyantı açıkça “ajanlar için tasarlanmış akıl yürütme odaklı modeller” olarak tanımlanır.
Teknik yetenekler
- Girdiler: düz metin istemleri, araç/ajan çağrıları için yapılandırılmış JSON, dosyalar veya uzun belgeler (uzun bağlam üzerinden); token’lar standart NLP token’larıdır.
- Çıktılar: API hem
reasoning_content(CoT metni) hem decontenti (nihai yanıt) döndürür. API istemcileri, max_tokens veya yanıt parametrelerini ayarlayarak yalnızca CoT veya yalnızca nihai yanıt talep edebilir. (Pratik not: CoT’nin çıkarılması yine de model çıktısı olarak ücretlendirilebilir.) - DeepSeek, akıl yürütmeye özel bir yol haritası üzerinden iterasyon yapmıştır: temel büyük modeller (R1 ailesi), ardından akıl yürütme derinliğini artırmak için odaklı sonradan eğitim/pekiştirmeli öğrenme (RLHF tarzı) ve politika tarzı ince ayar gelir. Ekip ayrıca akıl yürütme yetisini daha küçük, dağıtılabilir modellere sıkıştırmak için damıtım kullanır.
- V3.2 serisi, araç kullanımı için ajan-merkezli sonradan eğitimi, hibrit çıkarımı (Think / Non-Think) ve daha hızlı “Thinking” yinelemeleri için optimizasyonları ekler.
- Çıkarım verimliliği, çok uzun diziler boyunca tam yoğun dikkat yerine hesaplamayı ilgili segmentlere odaklayan bir seyrek dikkat yöntemiyle (raporlarda DeepSeek Sparse Attention — DSA olarak adlandırılır) artırılır; bu, çok uzun bağlamlarda maliyeti düşürür.
deepseek-reasoner API’sine nasıl erişilir
Adım 1: API anahtarı için kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arabirimin erişim kimliği olan API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API jetonunda “Add Token”a tıklayın, belirteç anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: deepseek-reasoner API’sine istek gönderin
API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için “deepseek-reasoner” uç noktasını seçin. İstek yöntemi ve istek gövdesi, web sitemizdeki API dokümanından alınır. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. <YOUR_API_KEY> öğesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. temel URL Chat biçimindedir.
Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin—modelin yanıt vereceği kısım budur. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemenin ardından, API görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.