DeepSeek-V3.2

DeepSeek v3.2 nedir?

DeepSeek v3.2, DeepSeek V3 ailesinin en son üretim sürümüdür: uzun bağlam anlama, sağlam ajan/araç kullanımı, gelişmiş akıl yürütme, kodlama ve matematik için tasarlanmış, akıl yürütme öncelikli, ağırlıkları açık bir dil modeli ailesi. Sürüm, birden çok varyantı paketler (üretim V3.2 ve yüksek performanslı V3.2-Speciale). Proje, DeepSeek Sparse Attention (DSA) adlı yeni bir seyrek dikkat mekanizması ve ajanlar / “düşünme” iş akışları (“Araç Kullanımında Düşünme”) aracılığıyla uzun bağlam çıkarımını maliyet etkin hâle getirmeyi vurgular.

Başlıca 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, çok adımlı görevlerde ve araç orkestrasyonunda karar vermeyi iyileştirerek, araç çağırırken düşünme/akıl yürütme modlarında ve düşünmesiz (normal) modlarda çalışabilir.
• Büyük ölçekli ajan verisi sentez hattı: DeepSeek, etkileşimli görevlerde sağlamlığı artırmak için binlerce ortam ve on binlerce karmaşık talimatı kapsayan bir eğitim korpusu ve ajan-sentez hattı bildiriyor.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA, V3.2 serisinde (ilk olarak V3.2-Exp’de) tanıtılan, dikkat karmaşıklığını (naif O(L²)’den k ≪ L ile O(L·k) tarzına) azaltan ince taneli bir seyrek dikkat yöntemidir; her sorgu belirteci için daha küçük bir anahtar/değer belirteci kümesi seçer. Sonuç, çok uzun bağlamlar (128K) için belirgin biçimde daha düşük bellek/hesaplama gereksinimi olup, uzun bağlam çıkarımını maddi olarak daha ucuz hâle getirir.
• Mixture-of-Experts (MoE) omurgası ve Multi-head Latent Attention (MLA): V3 ailesi, kapasiteyi verimli biçimde artırmak için MoE kullanır (sınırlı belirteç başına etkinleşmeyle büyük nominal parametre sayıları) ve hesaplamayı kontrol ederken kaliteyi korumak için MLA yöntemleriyle birlikte çalışır.

Teknik özellikler (kısa tablo)

• Nominal parametre aralığı: ~671B – 685B (varyanta bağlı).
• Bağlam penceresi (belgelenmiş referans): 128,000 token (128K) vLLM/reference yapılandırmalarında.
• Dikkat: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; uzun bağlamlar için azaltılmış dikkat karmaşıklığı.
• Sayısal ve eğitim hassasiyeti: BF16 / F32 ve dağıtım için sıkıştırılmış kuantize formatlar (F8_E4M3 vb.) mevcuttur.
• Mimari aile: Belirteç başına etkinleşme ekonomisine sahip MoE (mixture-of-experts) omurgası.
• Girdi / çıktı: standart tokenleştirilmiş metin girişi (sohbet/mesaj formatları desteklenir); araç çağrılarını (tool-use API ilkel yapıları) ve hem etkileşimli sohbet tarzı çağrıları hem de API üzerinden programatik tamamlama çağrılarını destekler.
• Sunulan varyantlar: v3.2, v3.2-Exp (deneysel, DSA ilk çıkış), v3.2-Speciale (akıl yürütme öncelikli, kısa vadede yalnızca API).

Kıyaslama performansı

Yüksek hesaplamalı V3.2-Speciale, çeşitli akıl yürütme/matematik/kodlama kıyaslarında güncel üst düzey modellere erişir veya onları aşar ve seçkin bazı matematik problem setlerinde üst düzey puanlar alır. Ön baskı, belirli akıl yürütme kıyaslarında GPT-5 / Kimi K2 gibi modellerle pariteyi vurgular; önceki DeepSeek R1/V3 temel modellerine kıyasla belirli iyileştirmeler:

• AIME: 70.0’dan 87.5’e (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 çeşitli basın organları, Speciale varyantı için seçili akıl yürütme ve kodlama görevlerinde parite veya üstünlük iddia ederken, maliyet etkinliğini ve açık lisanslamayı ayırt edici unsurlar olarak vurgular.
• Açık modellerle karşı (Olmo, Nemotron, Moonshot, vb.): DeepSeek, uzun bağlam verimliliği için ajanik eğitim ve DSA’yı ana ayırt ediciler olarak vurgular.

Temsili kullanım senaryoları

• Ajanik sistemler / orkestrasyon: model düzeyinde “düşünme” + açık araç çağrısı ilkel yapılarına fayda sağlayan çok araçlı ajanlar (API’ler, web kazıyıcıları, kod yürütme bağlayıcıları).
• Uzun belge akıl yürütme / analiz: hukuki belgeler, büyük araştırma derlemeleri, toplantı dökümleri — uzun bağlam varyantları (128k token) çok büyük bağlamları tek çağrıda tutmanıza izin verir.
• Karmaşık matematik ve kodlama desteği: sağlayıcının kıyaslarına göre V3.2-Speciale, gelişmiş matematiksel akıl yürütme ve kapsamlı kod hata ayıklama görevleri için öne çıkarılır.
• Maliyet hassas üretim dağıtımları: DSA + fiyatlandırma değişiklikleri, yüksek bağlam iş yükleri için çıkarım maliyetlerini düşürmeyi hedefler.

DeepSeek v3.2 API’sini kullanmaya nasıl başlanır

CometAPI’de DeepSeek v3.2 API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:

Gerekli adımlar

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

Kullanım yöntemi

1. API isteği göndermek için “deepseek-v3.2” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından edinilir. Kolaylığınız için sitemiz Apifox testi de sağlar.
2. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> değerini değiştirin.
3. [Chat] formatını seçin: Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin — modelin yanıtladığı kısım budur.
4. .API yanıtını işleyin ve oluşturulan yanıtı alın.