DeepSeek-Chat کیا ہے؟

DeepSeek-Chat سے مراد DeepSeek کی چیٹ-مرکوز ڈپلائمنٹس ہیں جو DeepSeek V3 سیریز پر مبنی ہیں (حالیہ ترین DeepSeek-V3.2 اور زیادہ کارکردگی والا ویرینٹ DeepSeek-V3.2-Speciale). یہ ماڈلز “reasoning-first” بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) ہیں جو طویل سیاق و سباق میں استدلال، ٹول کے استعمال (agentic workflows)، اور کوڈ و ریاضی کے کاموں کے لیے بہتر بنائے گئے ہیں۔

اہم خصوصیات اور معماری کی نمایاں باتیں

Reasoning-first ڈیزائن اور ہائبرڈ انفیرنس: DeepSeek ایک “think / non-think” دوہرا موڈ نمایاں کرتا ہے تاکہ وہی ویٹس یا تو تیز جنریٹر کے طور پر کام کریں یا بطور غوروفکر کرنے والا ایجنٹ جو ٹولز کو کال کرنے سے پہلے اندرونی طور پر کثیر مرحلہ منصوبے تیار کرتا ہے (ان کی مارکیٹنگ اسے “thinking in tool-use” کہتی ہے)۔ یہ تربیتی ڈیٹا اور پروڈکٹ UX میں شامل ہے۔
طویل سیاق و سباق اور sparse attention: DeepSeek ایک sparse/efficient attention ویرینٹ نافذ کرتا ہے (جسے DeepSeek Sparse Attention / NSA کے طور پر مارکیٹ کیا جاتا ہے) جس کا مقصد 100k+ ٹوکن ونڈوز کو قابلِ عمل بنانا اور اسی لمبائی پر dense attention کے مقابلے چلانے میں سستا کرنا ہے۔ یہ بہت بڑے دستاویزات/ایجنٹ ہسٹریز کی سپورٹ کے ان کے دعوے کی بنیاد ہے۔

بینچ مارک کارکردگی (منتخب، قابلِ تکرار میٹرکس)

ذیل میں نمائندہ اعداد DeepSeek V3 کی عوامی بینچ مارک جدولوں (Hugging Face / vendor نتائج) سے لیے گئے ہیں۔ بینچ مارکس نقل کرتے وقت نوٹ کریں کہ vendor صفحات عموماً جانچ کی سیٹنگز (temperature، پرامپٹ سیٹنگز، آؤٹ پٹ لمبائی کی حدیں) کو کنٹرول کرتے ہیں اور متعدد میٹرکس پر جانچ کرتے ہیں؛ ذیل کے اعداد مکمل جدول نہیں بلکہ نمائندہ جھلکیاں ہیں۔

ریاضی:
- MATH-500 (EM): ~90.2% (DeepSeek-V3 رپورٹ کے مطابق)۔
- GSM8K: ~89.3% (vendor جدولوں میں رپورٹ کردہ 8-shot ریاضی درستگی)۔
Code: Code HumanEval (Pass@1): vendor جدولوں کے مطابق ایک جانچ جدول میں 65.2% (0-shot) دکھایا گیا ہے اور مربوط چیٹ/کوڈ-جنریشن سیٹنگز میں اس سے زیادہ پاس ریٹس ملتی ہیں (مختلف جانچ ویریئنٹس خصوصی چیٹ/کوڈ کنفیگز استعمال کرنے پر Pass@1 قدریں کم-80s تک دیتی ہیں)۔ (درست جانچ ویریئنٹ کے لیے vendor بینچ مارک صفحات دیکھیں۔)
عمومی استدلال اور بینچ مارکس: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 دیگر اوپن-ویٹ ماڈلز کے مقابلے میں اعلیٰ درجہ رکھتا ہے اور vendor جدولوں میں منتخب استدلال و مسئلہ حل کرنے والے بینچ مارکس پر سرکردہ بند ماڈلز کے قریب یا ان کا مقابل ثابت ہوتا ہے۔ vendor مواد ریاضی اور کوڈ زمروں میں مضبوط برتریوں کو نمایاں کرتا ہے۔

deepseek-chat API تک رسائی کیسے حاصل کریں

مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں

cometapi.com میں لاگ اِن کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنی CometAPI کنسول میں سائن اِن کریں۔ انٹرفیس کی رسائی کے لیے API key حاصل کریں۔ ذاتی مرکز میں API token پر “Add Token” کلک کریں، token key حاصل کریں: sk-xxxxx اور سبمٹ کریں۔

مرحلہ 2: deepseek-chat API کو ریکوئسٹ بھیجیں

API ریکوئسٹ بھیجنے کے لیے “deepseek-chat\ \” اینڈ پوائنٹ منتخب کریں اور ریکوئسٹ باڈی سیٹ کریں۔ ریکوئسٹ میتھڈ اور ریکوئسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کی API دستاویزات سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ اپنے اکاؤنٹ کی حقیقی CometAPI key کے ساتھ <YOUR_API_KEY> کو تبدیل کریں۔ بیس URL Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos) ہے۔

اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں—ماڈل اسی پر جواب دے گا۔ تیار شدہ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پروسیس کریں۔

مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور توثیق کریں

تیار شدہ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پروسیس کریں۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔

DeepSeek-Chat کی قیمتیں

[ماڈل کا نام] کے لیے مسابقتی قیمتوں کو دریافت کریں، جو مختلف بجٹ اور استعمال کی ضروریات کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہمارے لچکدار منصوبے اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ آپ صرف اسی کے لیے ادائیگی کریں جو آپ استعمال کرتے ہیں، جس سے آپ کی ضروریات بڑھنے کے ساتھ ساتھ اسکیل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ دریافت کریں کہ [ماڈل کا نام] کیسے آپ کے پروجیکٹس کو بہتر بنا سکتا ہے جبکہ اخراجات کو قابو میں رکھتا ہے۔

Comet قیمت (USD / M Tokens)	سرکاری قیمت (USD / M Tokens)	رعایت
ان پٹ:$0.216/M آؤٹ پٹ:$0.88/M	ان پٹ:$0.27/M آؤٹ پٹ:$1.1/M	-20%

DeepSeek-Chat کے لیے نمونہ کوڈ اور API

DeepSeek-Chat کے لیے جامع نمونہ کوڈ اور API وسائل تک رسائی حاصل کریں تاکہ آپ کے انضمام کے عمل کو آسان بنایا جا سکے۔ ہماری تفصیلی دستاویزات قدم بہ قدم رہنمائی فراہم کرتی ہیں، جو آپ کو اپنے پروجیکٹس میں DeepSeek-Chat کی مکمل صلاحیت سے فائدہ اٹھانے میں مدد کرتی ہیں۔

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

DeepSeek-Chat کے ورژن

DeepSeek-Chat کے متعدد سنیپ شاٹس کی وجوہات میں ممکنہ عوامل شامل ہوسکتے ہیں جیسے اپ ڈیٹس کے بعد آؤٹ پٹ میں تبدیلیاں جس کی وجہ سے مستقل مزاجی کے لیے پرانے سنیپ شاٹس کی ضرورت ہوتی ہے، ڈویلپرز کو ایڈاپٹیشن اور مائیگریشن کے لیے منتقلی کا وقت فراہم کرنا، اور عالمی یا علاقائی اینڈ پوائنٹس کے مطابق مختلف سنیپ شاٹس کا ہونا تاکہ صارف کے تجربے کو بہتر بنایا جاسکے۔ ورژنز کے درمیان تفصیلی فرق کے لیے براہ کرم سرکاری دستاویزات کا حوالہ دیں۔

version
deepseek-chat

DeepSeek-Chat