DeepSeek-V3.2

DeepSeek v3.2 nedir?

DeepSeek v3.2, DeepSeek V3 ailesindeki en yeni üretim sürümüdür: uzun bağlam anlama, güçlü ajan/araç kullanımı, gelişmiş akıl yürütme, kodlama ve matematik için tasarlanmış, akıl yürütme odaklı, açık ağırlıklı büyük dil modeli ailesi. Sürüm, birden fazla varyantı bir araya getirir (üretim V3.2 ve yüksek performanslı V3.2-Speciale). Proje, DeepSeek Sparse Attention (DSA) adı verilen yeni bir seyrek dikkat mekanizması ve ajanlar / “düşünme” iş akışları (“Thinking in Tool-Use”) aracılığıyla maliyet açısından verimli uzun bağlam çıkarımına odaklanır.

Ana özellikler (üst düzey)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): uzun bağlam senaryolarında hesaplamayı dramatik biçimde azaltırken uzun menzilli akıl yürütmeyi korumayı amaçlayan bir seyrek dikkat mekanizması. (Temel araştırma iddiası; V3.2-Exp içinde kullanılır.)
• Ajanik düşünme + araç kullanımı entegrasyonu: V3.2, “düşünmeyi” araç kullanımına gömmeyi vurgular: model, araç çağırırken akıl yürütme-düşünme modlarında ve düşünmeyen (normal) modlarda çalışabilir; bu da çok adımlı görevlerde ve araç orkestrasyonunda karar vermeyi iyileştirir.
• Büyük ölçekli ajan veri sentez hattı: DeepSeek, etkileşimli görevler için dayanıklılığı artırmak amacıyla binlerce ortamı ve on binlerce karmaşık talimatı kapsayan bir eğitim korpusu ve ajan sentez hattı bildirmektedir.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA, V3.2 serisinde tanıtılan (ilk olarak V3.2-Exp’te) ince taneli bir seyrek dikkat yöntemidir; sorgu belirteci başına daha küçük bir anahtar/değer belirteci kümesi seçerek dikkat karmaşıklığını azaltır (naif O(L²)’den, k ≪ L olmak üzere O(L·k) tarzına). Sonuç, çok uzun bağlamlar (128K) için belirgin ölçüde daha düşük bellek/hesaplama gereksinimidir ve uzun bağlam çıkarımını anlamlı şekilde daha ucuz hale getirir.
• Mixture-of-Experts (MoE) omurgası ve Multi-head Latent Attention (MLA): V3 ailesi, kapasiteyi verimli biçimde artırmak için MoE kullanır (belirteç başına sınırlı etkinleştirme ile büyük nominal parametre sayıları) ve kaliteyi koruyup hesaplamayı kontrol etmek için MLA yöntemleriyle birlikte çalışır.

Teknik özellikler (kısa tablo)

• Nominal parametre aralığı: ~671B – 685B (varyanta bağlı).
• Bağlam penceresi (belgelenmiş referans): vLLM/reference yapılandırmalarında 128.000 token (128K).
• Dikkat: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; uzun bağlamlar için azaltılmış dikkat karmaşıklığı.
• Sayısal ve eğitim hassasiyeti: BF16 / F32 ve dağıtım için sıkıştırılmış nicemlenmiş formatlar (F8_E4M3 vb.) mevcuttur.
• Mimari aile: belirteç başına etkinleştirme ekonomisine sahip MoE (mixture-of-experts) omurgası.
• Girdi / çıktı: standart belirteçleştirilmiş metin girdisi (sohbet/mesaj formatları desteklenir); araç çağrılarını (tool-use API primitives) ve hem etkileşimli sohbet tarzı çağrıları hem de API üzerinden programatik completions’ı destekler.
• Sunulan varyantlar: v3.2, v3.2-Exp (deneysel, DSA’nın ilk sürümü), v3.2-Speciale (akıl yürütme öncelikli, kısa vadede yalnızca API).

Karşılaştırmalı test performansı

Yüksek hesaplama kullanan V3.2-Speciale, çeşitli akıl yürütme/matematik/kodlama karşılaştırmalı testlerinde çağdaş üst düzey modellerle eşit seviyeye ulaşır veya onları aşar ve seçilmiş elit matematik problem setlerinde en üst düzey puanlar elde eder. Ön baskı, GPT-5 / Kimi K2 gibi modellerle seçilmiş akıl yürütme karşılaştırmalı testlerinde eşitliğe işaret eder ve önceki DeepSeek R1/V3 temel sürümlerine kıyasla belirli iyileşmeleri vurgular:

• AIME: 70.0’dan 87.5’e yükseldi (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
• Aider: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Diğer modellerle karşılaştırma (üst düzey)

• GPT-5 / Gemini 3 Pro’ya karşı (kamusal iddialar): DeepSeek yazarları ve bazı basın kuruluşları, Speciale varyantının seçilmiş akıl yürütme ve kodlama görevlerinde eşitlik veya üstünlük sağladığını iddia ederken; maliyet verimliliği ve açık lisanslamayı ayırt edici unsurlar olarak vurguluyor.
• Açık modellere karşı (Olmo, Nemotron, Moonshot vb.): DeepSeek, uzun bağlam verimliliği için ajanik eğitimi ve DSA’yı temel farklılaştırıcılar olarak öne çıkarıyor.

Temsili kullanım senaryoları

• Ajanik sistemler / orkestrasyon: model düzeyinde “düşünme” + açık araç çağırma ilkellerinden yararlanan çok araçlı ajanlar (API’ler, web kazıyıcılar, kod yürütme bağlayıcıları).
• Uzun belge akıl yürütmesi / analizi: hukuki belgeler, büyük araştırma korpusları, toplantı dökümleri — uzun bağlam varyantları (128k token), çok büyük bağlamları tek bir çağrıda tutmanıza olanak tanır.
• Karmaşık matematik ve kodlama yardımı: V3.2-Speciale, sağlayıcının karşılaştırmalı testlerine göre gelişmiş matematiksel akıl yürütme ve kapsamlı kod hata ayıklama görevleri için öne çıkarılmaktadır.
• Maliyete duyarlı üretim dağıtımları: DSA + fiyatlandırma değişiklikleri, yüksek bağlamlı iş yükleri için çıkarım maliyetlerini düşürmeyi hedefler.

DeepSeek v3.2 API kullanmaya başlama

DeepSeek v3.2 API Fiyatlandırması CometAPI’de, resmî fiyata göre %20 indirimli:

Gerekli Adımlar

• cometapi.com adresinde oturum açın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kayıt olun
• Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token” seçeneğine tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
• Bu sitenin URL’sini alın: https://api.cometapi.com/

Kullanım Yöntemi

1. API isteğini göndermek için “deepseek-v3.2” endpoint’ini seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi, web sitemizdeki API dokümanından alınır. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar.
2. <YOUR_API_KEY> ifadesini, hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla değiştirin.
3. Chat formatını seçin: Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — modelin yanıt vereceği kısım budur.
4. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.