DeepSeek-V3.2-Exp API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

CometAPI
AnnaOct 2, 2025
DeepSeek-V3.2-Exp API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

ڈیپ سیک نے ایک جاری کیا۔ تجرباتی ماڈل کہا جاتا ہے DeepSeek-V3.2-Exp on ستمبر 29، 2025, ایک نیا اسپارس اٹینشن میکانزم (DeepSeek Sparse Attention, or DSA) متعارف کرایا جا رہا ہے جو طویل سیاق و سباق کے کام کے بوجھ کے لیے بہت کم تخمینہ لاگت کو نشانہ بناتا ہے — اور کمپنی بیک وقت API کی قیمتوں میں تقریباً نصف تک کمی کرتی ہے۔ یہ گائیڈ وضاحت کرتا ہے کہ ماڈل کیا ہے، فن تعمیر/فیچر کی جھلکیاں، API تک رسائی اور استعمال کرنے کا طریقہ (کوڈ مثالوں کے ساتھ)، یہ ڈیپ سیک کے سابقہ ​​ماڈلز سے کیسے موازنہ کرتا ہے، اور پروڈکشن میں اس کے جوابات کو پارس اور ہینڈل کرنے کا طریقہ بتاتا ہے۔

DeepSeek-V3.2-Exp کیا ہے؟

DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek کے V3 ٹریک میں ایک تجرباتی تکرار ہے۔ ریلیز - جس کا اعلان ستمبر 2025 کے آخر میں کیا گیا تھا - ایک "انٹرمیڈیٹ" قدم کے طور پر رکھا گیا ہے جو خام درستگی میں ایک بڑی چھلانگ کے بجائے توسیع شدہ سیاق و سباق کی لمبائی کے لیے تعمیراتی اصلاحات کی توثیق کرتا ہے۔ اس کی سرخی جدت ہے۔ ڈیپ سیک اسپارس اٹینشن (DSA)، ایک توجہ کا نمونہ جو انتخابی طور پر کمپیوٹ اور میموری کے اخراجات کو کم کرنے کے لیے لمبے ان پٹ کے حصوں میں شرکت کرتا ہے جبکہ آؤٹ پٹ کوالٹی کو V3.1-Terminus سے موازنہ کرنے کا مقصد رکھتا ہے۔

عملی طور پر یہ کیوں ضروری ہے:

  • طویل سیاق و سباق کے کاموں کی لاگت: DSA توجہ کی چوکور لاگت کو نشانہ بناتا ہے، بہت لمبے ان پٹس کے لیے کمپیوٹ کو کم کرتا ہے (سوچیں ملٹی ڈاکیومنٹ بازیافت، لمبی ٹرانسکرپٹس، بڑی گیم ورلڈز)۔ API کے استعمال کے اخراجات عام طور پر طویل سیاق و سباق کے استعمال کے معاملات کے لیے کم ہیں۔
  • مطابقت اور رسائی: DeepSeek API OpenAI سے مطابقت پذیر درخواست کی شکل کا استعمال کرتا ہے، لہذا بہت سے موجودہ OpenAI SDK ورک فلو کو تیزی سے ڈھال لیا جا سکتا ہے۔

DeepSeek V3.2-Exp کی اہم خصوصیات اور فن تعمیر کیا ہیں؟

ڈیپ سیک اسپارس اٹینشن (DSA) کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتا ہے؟

DSA ایک ہے۔ ٹھیک دانے دار ویرل توجہ مکمل سیاق و سباق میں گہری توجہ کی کمپیوٹنگ کرنے کے بجائے ٹوکنز پر منتخب طور پر شرکت کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی اسکیم۔ مختصر میں:

  • ماڈل متحرک طور پر ہر پرت یا بلاک میں شرکت کے لیے ٹوکنز کے ذیلی سیٹوں کو منتخب کرتا ہے، جس سے طویل ان پٹ کی لمبائی کے لیے FLOPs کو کم کیا جاتا ہے۔
  • انتخاب کو استدلال کے کاموں کے لیے "اہم" سیاق و سباق کو محفوظ رکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، سیکھی ہوئی انتخابی پالیسیوں اور روٹنگ ہیورسٹکس کے امتزاج سے فائدہ اٹھایا گیا ہے۔

V3.2-Exp میں بنیادی جدت کے طور پر DSA، جس کا مقصد آؤٹ پٹ کوالٹی کو گھنے دھیان دینے والے ماڈلز کے قریب رکھنا ہے جبکہ تخمینہ لاگت کو کم کرنا، خاص طور پر جب سیاق و سباق کی لمبائی بڑھتی ہے۔ ریلیز نوٹس اور ماڈل پیج اس بات پر زور دیتے ہیں کہ تربیت کی ترتیب V3.1-Terminus کے ساتھ منسلک کی گئی تھی لہذا بینچ مارک میٹرکس میں فرق تھوک ٹریننگ کی تبدیلی کے بجائے کم توجہ کے طریقہ کار کی عکاسی کرتا ہے۔

V3.2-Exp کے ساتھ کون سے دوسرے فن تعمیر/خصوصیات بھیجے جاتے ہیں؟

  • ہائبرڈ موڈز (سوچ بمقابلہ غیر سوچنا): ڈیپ سیک نے دو ماڈل آئی ڈی کو بے نقاب کیا: deepseek-chat (غیر سوچنے والے / تیز جوابات) اور deepseek-reasoner (سوچنے کا موڈ جو چین آف تھاٹ یا انٹرمیڈیٹ استدلال کے مواد کو بے نقاب کر سکتا ہے)۔ یہ موڈز ڈویلپرز کو رفتار بمقابلہ واضح استدلال کی شفافیت کا انتخاب کرنے دیتے ہیں۔
  • بہت بڑی سیاق و سباق کی ونڈوز: V3.x فیملی بہت بڑے سیاق و سباق کو سپورٹ کرتی ہے (V3 لائن موجودہ اپ ڈیٹس میں DeepSeek 128K سیاق و سباق کے اختیارات فراہم کرتی ہے)، اسے ملٹی ڈاکیومنٹ ورک فلوز، لمبے لاگ اور نالج ہیوی ایجنٹس کے لیے موزوں بناتی ہے۔
  • JSON آؤٹ پٹ اور سخت فنکشن کالنگ (بیٹا): API سپورٹ کرتا ہے a response_format آبجیکٹ جو JSON آؤٹ پٹ کو مجبور کر سکتا ہے (اور ایک سخت فنکشن کالنگ بیٹا)۔ یہ اس وقت مدد کرتا ہے جب آپ کو ٹول انٹیگریشن کے لیے قابل پیشن گوئی مشین پارس ایبل آؤٹ پٹ کی ضرورت ہو۔
  • سلسلہ بندی اور استدلال کے ٹوکن: API سٹریمنگ کے جوابات کی حمایت کرتا ہے اور — استدلال کے ماڈلز کے لیے — الگ الگ استدلال والے مواد کے ٹوکن (اکثر اس کے تحت بے نقاب reasoning_content)، جو آپ کو ماڈل کے درمیانی مراحل کو ڈسپلے یا آڈٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

میں CometAPI کے ذریعے DeepSeek-V3.2-Exp API تک کیسے رسائی اور استعمال کروں؟

DeepSeek جان بوجھ کر ایک OpenAI طرز کا API فارمیٹ رکھتا ہے — لہذا موجودہ OpenAI SDKs یا ہم آہنگ ٹولنگ کو ایک مختلف بنیادی URL کے ساتھ دوبارہ نشانہ بنایا جا سکتا ہے۔ میں DeepSeek-V3.2-Exp تک رسائی کے لیے CometAPI استعمال کرنے کی تجویز کرتا ہوں کیونکہ یہ کم قیمت والا اور ایک ملٹی موڈل ایگریگیشن گیٹ وے ہے۔ DeepSeek ماڈل کے ناموں کو ظاہر کرتا ہے جو V3.2-Exp رویے کا نقشہ بناتے ہیں۔ مثالیں:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — استدلال/سوچنے کا موڈ V3.2-Exp پر میپ کیا گیا۔

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — نان ریزننگ/چیٹ موڈ کو V3.2-Exp پر میپ کیا گیا۔

میں کیسے تصدیق کروں اور بنیادی URL کیا ہے؟

  1. ایک API کلید حاصل کریں۔ CometAPI ڈویلپر کنسول سے (ان کی سائٹ پر درخواست دیں)۔
  2. بنیادی URL: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 OpenAI کے موافق راستوں کے لیے)۔ OpenAI-مطابقت کا مطلب ہے کہ بہت سے OpenAI SDKs کو چھوٹی تبدیلیوں کے ساتھ ڈیپ سیک کی طرف دوبارہ اشارہ کیا جا سکتا ہے۔

مجھے کون سے ماڈل آئی ڈیز استعمال کرنی چاہئیں؟

  • DeepSeek-V3.2-Exp-thinking- سوچنے کا موڈ، چین کی سوچ/استدلال کے مواد کو بے نقاب کرتا ہے۔ تازہ ترین ریلیز نوٹس میں دونوں کو V3.2-Exp میں اپ گریڈ کیا گیا تھا۔
  • DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking - غیر سوچنا، تیز ردعمل، عام بات چیت/تکمیل کا استعمال۔

مثال: سادہ curl کی درخواست (چیٹ کی تکمیل)

curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $cometapi_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize the attached meeting transcript in 3 bullet points."}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

مثال: ازگر (اوپن اے آئی کے موافق کلائنٹ پیٹرن)

یہ پیٹرن OpenAI کلائنٹ کو CometAPI بیس یو آر ایل کی طرف اشارہ کرنے کے بعد کام کرتا ہے (یا CometAPI کا SDK استعمال کرتے ہوئے)۔ نیچے دی گئی مثال ڈیپ سیک کے دستاویزات کے انداز کی پیروی کرتی ہے۔

import os
import requests

API_KEY = os.environ
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Extract action items from the following notes..."}
    ],
    "max_tokens": 800
}

r = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
r.raise_for_status()
print(r.json())

کسی خاص SDK کی ضرورت نہیں ہے۔ — لیکن اگر آپ پہلے سے ہی OpenAI کا SDK استعمال کرتے ہیں تو آپ اکثر دوبارہ تشکیل دے سکتے ہیں۔ base_url اور api_key اور وہی کال پیٹرن رکھیں۔

اعلی درجے کا استعمال: استدلال کو فعال کرنا یا reasoning_content

اگر آپ کو ماڈل کی اندرونی سوچ کی ضرورت ہے (آڈیٹنگ، ڈسٹلیشن، یا درمیانی مراحل نکالنے کے لیے)، تو سوئچ کریں DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. reasoning_content فیلڈ (اور متعلقہ سلسلہ یا ٹوکنز) استدلال کے موڈ کے جواب میں دستیاب ہے۔ API دستاویزات فراہم کرتے ہیں۔ reasoning_content حتمی جواب سے پہلے تیار کردہ CoT کا معائنہ کرنے کے لیے جوابی فیلڈ کے طور پر۔ نوٹ: ان ٹوکنز کو ظاہر کرنے سے بلنگ متاثر ہو سکتی ہے کیونکہ یہ ماڈل آؤٹ پٹ کا حصہ ہیں۔

سلسلہ بندی اور جزوی اپ ڈیٹس

  • استعمال "stream": true ایس ایس ای (سرور کے بھیجے گئے واقعات) کے ذریعے ٹوکن ڈیلٹا وصول کرنے کی درخواستوں میں۔
  • stream_options اور include_usage آپ کو ٹیون کرنے دیں کہ کس طرح اور کب استعمال کا میٹا ڈیٹا ایک سلسلہ کے دوران ظاہر ہوتا ہے (بڑھتی ہوئی UIs کے لیے مددگار)۔

DeepSeek-V3.2-Exp کا ڈیپ سیک کے پچھلے ماڈلز سے موازنہ کیسے ہوتا ہے؟

V3.2-Exp بمقابلہ V3.1-Terminus

  • بنیادی فرق: V3.2-Exp نے لمبے سیاق و سباق کے حساب کتاب کو کم کرنے کے لیے اسپرس توجہ کا طریقہ کار متعارف کرایا ہے جبکہ باقی تربیتی ترکیب کو V3.1 سے منسلک رکھا ہے۔ اس نے ڈیپ سیک کو سیب سے سیب کی کارکردگی کا موازنہ کرنے کی اجازت دی۔ ()
  • معیارات: عوامی نوٹس بتاتے ہیں کہ V3.2-Exp بہت سے استدلال/کوڈنگ کے کاموں پر V3.1 کے برابر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جبکہ طویل سیاق و سباق پر خاصا سستا ہوتا ہے۔ نوٹ کریں کہ مخصوص کاموں میں اب بھی معمولی رجعت ہو سکتی ہے اس بات پر منحصر ہے کہ توجہ کا فرق مطلوبہ ٹوکن تعاملات کے ساتھ کس طرح تعامل کرتا ہے۔

V3.2-Exp بمقابلہ R1 / پرانی ریلیز

  • R1 اور V3 لائنیں مختلف ڈیزائن اہداف کی پیروی کرتی ہیں (R1 تاریخی طور پر مختلف آرکیٹیکچرل ٹریڈ آفس اور کچھ شاخوں میں ملٹی موڈل صلاحیتوں پر مرکوز ہے)۔ V3.2-Exp طویل سیاق و سباق اور تھرو پٹ پر مرکوز V3 فیملی میں ایک اصلاح ہے۔ اگر آپ کے کام کا بوجھ سنگل ٹرن خام درستگی کے معیارات پر زیادہ ہے، تو اختلافات معمولی ہوسکتے ہیں۔ اگر آپ کثیر دستاویزی پائپ لائنوں پر کام کر رہے ہیں تو، V3.2-Exp کی لاگت کا پروفائل ممکنہ طور پر زیادہ پرکشش ہے۔

DeepSeek-V3.2-Exp API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

کلاڈ سونیٹ 4.5 تک کہاں رسائی حاصل کی جائے۔

CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔

ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ DeepSeek V3.2 Exp CometAPI کے ذریعے، جدید ترین ماڈل ورژن ہمیشہ سرکاری ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !

نتیجہ

DeepSeek-V3.2-Exp ایک عملی تجرباتی ریلیز ہے جس کا مقصد V3-کلاس آؤٹ پٹ کوالٹی کو محفوظ رکھتے ہوئے طویل سیاق و سباق کے کام کو سستا اور زیادہ قابل عمل بنانا ہے۔ طویل دستاویزات، ٹرانسکرپٹس، یا کثیر دستاویزی استدلال کے ساتھ کام کرنے والی ٹیموں کے لیے، یہ پائلٹ کرنے کے قابل ہے: API ایک OpenAI طرز کے انٹرفیس کی پیروی کرتا ہے جو انضمام کو سیدھا بناتا ہے، یہ DSA میکانزم اور قیمتوں میں معنی خیز کمی دونوں کو نمایاں کرتا ہے جو بڑے پیمانے پر عمارت کے معاشی حساب کتاب کو تبدیل کرتے ہیں۔ کسی بھی تجرباتی ماڈل کی طرح، جامع تشخیص، آلات سازی اور مرحلہ وار رول آؤٹ ضروری ہے۔

مزید پڑھیں

500+ ماڈلز ایک API میں

20% تک چھوٹ