Teknik özellikler
| Öğe | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|
| Sağlayıcı | DeepSeek |
| API model adı | deepseek-v4-pro |
| Temel URL’ler | https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic |
| Girdi türü | Metin |
| Çıktı türü | Metin, araç çağrıları, akıl yürütme çıktısı |
| Bağlam uzunluğu | 1,000,000 tokens |
| Azami çıktı | 384,000 tokens |
| Akıl yürütme kipleri | Düşünme yok, düşünme (varsayılan) |
| Aracı/kodlama varsayılanları | reasoning_effort yüksek olarak ayarlanabilir; karmaşık aracı istekleri en üst düzeyi kullanabilir |
| Desteklenen özellikler | JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode) |
| Yerel/açık-ağırlık sürümü | 1.6T toplam parametre, 49B etkin parametre, FP4 + FP8 karma hassasiyet |
| Lisans (model kartı) | MIT |
| Başvuru model kartı | Hugging Face üzerinde DeepSeek-V4-Pro önizlemesi |
DeepSeek-V4-Pro nedir?
DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek’in V4 önizleme ailesinin daha güçlü üyesidir. Resmi model kartı, 49B etkin parametreye ve 1,000,000 token'lık bağlam penceresine sahip, 1.6T parametreli bir MoE modeli olarak tanımlar; uzun vadeli bilgi çalışmaları, kod üretimi ve aracı görevleri hedefler. API belgeleri, modeli standart DeepSeek sohbet-tamamlama yüzeyi üzerinden sunar ve hem OpenAI hem de Anthropic SDK tarzlarını destekler.
Başlıca özellikler
- Milyon-token bağlam: DeepSeek, modeli çok büyük belge kümeleri, depolar ve çok adımlı aracı oturumları için uygun kılan 1M-token bağlam uzunluğunu belgeliyor.
- İki akıl yürütme kipi: API, düşünme olmayan ve düşünme kiplerini destekler; düşünme varsayılandır ve dokümanlar, Claude Code veya OpenCode gibi karmaşık aracı isteklerinin otomatik olarak
maxçabasını kullanabileceğini belirtir. - Araç çağrısı yeteneği: DeepSeek’in düşünme kipi araç çağrılarını destekler; bu da arama, dosya işlemleri veya harici işlevlere ihtiyaç duyan ajanlar için önemlidir.
- Uzun bağlam verimliliği: Model kartı, V4’ün, V3.2’ye kıyasla uzun bağlam hesaplama ve KV önbellek maliyetini azaltmak için Compressed Sparse Attention ve Heavily Compressed Attention ile hibrit bir dikkat tasarımı kullandığını belirtir. citeturn980363view2
- Kodlama ve akıl yürütme odağı: DeepSeek, V4-Pro-Max akıl yürütme kipinin kodlama kıyaslarında ilerleme sağladığını ve akıl yürütme ile ajan görevlerinde önde gelen kapalı kaynak modellerle aradaki farkın büyük bölümünü kapattığını belirtir. citeturn980363view2
- SDK esnekliği: Standart OpenAI uyumlu sohbet-tamamlama yüzeyi üzerinden veya araç odaklı iş akışları için DeepSeek’in Anthropic uyumlu uç noktası üzerinden erişilebilir.
Kıyaslama performansı
Resmi DeepSeek model kartı, temel model ailesi ve V4-Pro-Max karşılaştırma seti için aşağıdaki değerlendirme sonuçlarını bildirir. Temel-model tablosunda, V4-Pro; MMLU-Pro (73.5 vs. 65.5), FACTS Parametric (62.6 vs. 27.1) ve LongBench-V2 (51.5 vs. 40.2) dahil olmak üzere çeşitli bilgi ve uzun-bağlam kıyaslarında V3.2-Base’den daha yüksek puan alır.
| Kıyaslama | V3.2-Base | V4-Flash-Base | V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| FACTS Parametric (EM) | 27.1 | 33.9 | 62.6 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
Aynı model kartı, V4-Pro-Max’in seçili görevlerde öndeki sınır modellerle rekabetçi kaldığını da gösterir. Örneğin, yayımlanan karşılaştırma tablosunda MMLU-Pro’da 87.5, SimpleQA-Verified’da 57.9, GPQA Diamond’da 90.1 ve Terminal Bench 2.0’da 67.9 puan elde etmektedir.
DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V3.2
| Model | En uygun kullanım | Bağlam | Notlar |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | Yoğun akıl yürütme, kodlama, ajanlar, büyük belgeler | 1M | V4’ün en büyük modeli, 49B etkin parametre, serideki en güçlü genel kapasite. citeturn980363view2turn980363view0 |
| DeepSeek-V4-Flash | Daha hızlı, daha hafif genel kullanım | 1M | Daha küçük 284B/13B model; yine de düşünme ve araç çağrılarını destekler. citeturn980363view2turn980363view0 |
| DeepSeek-V3.2 | Önceki nesil uzun-bağlam taban çizgisi | Önceki API belgelerinde 128K; V4 farklı bir 1M bağlam tasarımı kullanır | Verimlilik kazanımları için başvuru noktası; V4-Pro’nun model kartı, V3.2’ye kıyasla uzun-bağlam FLOP ve KV önbelleğinde büyük azalmalar bildirmektedir. citeturn321011view1turn980363view2 |
En iyi kullanım durumları
- Depo ölçeğinde kod asistanları ve yeniden düzenleme araçları
- Uzun belgelerin analizi ve sentezi
- Çok turlu akıl yürütmeye ihtiyaç duyan araç kullanan ajanlar
- Uzun bellek ve yapılandırılmış çıktılardan fayda sağlayan teknik destek iş akışları
- Model kartının güçlü kıyas sonuçları gösterdiği Çince ve çok dilli bilgi görevleri
Deepseek v4 pro API’sine nasıl erişilir ve kullanılır
Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun
cometapi.com’a giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI console’una giriş yapın. Arabirimin erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API belirteci bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Deepseek v4 pro API’ye İstek Gönderin
API isteği göndermek için “deepseek-v4-pro” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> öğesini değiştirin. Nerede çağırılır: Anthropic Messages formatı ve Chat formatı.
Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin — modele yanıtlayacağı şey budur . API yanıtını işleyerek oluşturulan cevabı alın.
Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın
API yanıtını işleyerek oluşturulan cevabı alın. İşlemeden sonra, API görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür. Akış, istem önbellekleme veya uzun-bağlam işleme gibi özellikleri standart parametreler ile etkinleştirin.