DeepSeek v3.2 nedir?
DeepSeek v3.2, DeepSeek V3 ailesindeki en yeni üretim sürümüdür: uzun bağlam anlama, sağlam ajan/araç kullanımı, gelişmiş akıl yürütme, kodlama ve matematik için tasarlanmış, akıl yürütme öncelikli açık ağırlıklı bir dil modeli ailesi. Sürüm, birden çok varyantı bir arada sunar (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”) ile uzun bağlam çıkarımını maliyet açısından verimli kılmaya odaklanır.
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. (Çekirdek araştırma iddiası;
V3.2-Exp’te kullanılır.) - Ajansal düşünme + araç kullanımı entegrasyonu: V3.2, “düşünme”yi araç kullanımına gömmeye vurgu yapar: model, araç çağırırken hem akıl yürütme–düşünme modlarında hem de düşünme içermeyen (normal) modlarda çalışabilir; bu da çok adımlı görevlerde karar verme ve araç orkestrasyonunu iyileştirir.
- Büyük ölçekli ajan verisi sentez hattı: DeepSeek, binlerce ortamı ve on binlerce karmaşık talimatı kapsayan bir eğitim korpusu ve ajan-sentez hattı bildirerek etkileşimli görevlere yönelik sağlamlığı artırmayı hedefler.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA, V3.2 serisinde tanıtılan (ilk olarak V3.2-Exp’te) ince taneli bir seyrek dikkat yöntemidir; dikkat karmaşıklığını (naif O(L²)’den k ≪ L olacak şekilde O(L·k) tarzına) düşürür ve her sorgu token’ı için daha küçük bir anahtar/değer token kümesi seçer. Sonuç, çok uzun bağlamlar (128K) için belirgin ölçüde daha düşük bellek/hesaplama maliyeti olup, uzun bağlam çıkarımını maddi olarak daha ucuz hale getirir.
- Mixture-of-Experts (MoE) omurgası ve Multi-head Latent Attention (MLA): V3 ailesi, kapasiteyi verimli biçimde artırmak için MoE’yi (sınırlı token başına aktivasyonla büyük nominal parametre sayıları) ve kaliteyi koruyup hesaplamayı kontrol etmek için MLA yöntemlerini kullanır.
Teknik özellikler (özlü 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 nicemleme biçimleri (F8_E4M3 vb.).
- Mimari aile: Token başına aktivasyon ekonomisine sahip MoE (mixture-of-experts) omurgası.
- Girdi / çıktı: standart tokenize metin girişi (sohbet/mesaj biçimleri desteklenir); araç çağrılarını (tool-use API ilkelleri) ve hem etkileşimli sohbet tarzı çağrıları hem de API üzerinden programatik tamamlama isteklerini destekler.
- Sunulan varyantlar:
v3.2,v3.2-Exp(deneysel, DSA’nın çıkışı),v3.2-Speciale(akıl yürütme öncelikli, kısa süre için yalnızca API).
Kıyaslama performansı
Yüksek hesaplama kapasiteli V3.2-Speciale, çeşitli akıl yürütme/matematik/kodlama kıyaslarında çağdaş üst düzey modellerle başa baş seviyeye ulaşır veya onları aşar ve seçkin matematik problem setlerinde üst düzey puanlar elde eder. Ön baskı, seçili akıl yürütme kıyaslarında GPT-5 / Kimi K2 gibi modellerle başa başlığı ve önceki DeepSeek R1/V3 taban çizgilerine göre belirli iyileştirmeleri vurgular:
- 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 bazı basın kaynakları, Speciale varyantının seçili akıl yürütme ve kodlama görevlerinde başa baş veya üstünlük sağladığını iddia ederken, maliyet etkinliği ve açık lisanslamayı ayırt edici unsurlar olarak vurgular.
- Açık modellere karşı (Olmo, Nemotron, Moonshot, vb.): DeepSeek, uzun bağlam verimliliği için ajansal eğitim ve DSA’yı temel farklılaştırıcılar olarak öne çıkarır.
Temsili kullanım örnekleri
- Ajansal sistemler / orkestrasyon: model düzeyinde “düşünme” + açık araç çağrısı ilkellerinden yararlanan çoklu-araç ajanları (API’ler, web kazıyıcılar, kod yürütme bağlayıcıları).
- Uzun belge akıl yürütme / analiz: 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: tedarikçi kıyaslarına göre
V3.2-Speciale, ileri düzey matematiksel akıl yürütme ve kapsamlı kod hata ayıklama görevleri için öne çıkarılır. - Maliyet duyarlı 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:
| Girdi tokenleri | $0.22 |
|---|---|
| Çıktı tokenleri | $0.35 |
Gerekli adımlar
- cometapi.com’a 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, token anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
- Bu sitenin URL’sini edinin:
https://api.cometapi.com/
Kullanım yöntemi
- API isteği göndermek için “
deepseek-v3.2” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Kolaylığınız için sitemizde Apifox testi de sağlanmaktadır. - Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> değerini değiştirin.
- Chat biçimini seçin: Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — modelin yanıtlayacağı kısım burasıdır.
- .API yanıtını işleyerek üretilen cevabı alın.