DeepSeek-Reasoner کیا ہے؟
DeepSeek-Reasoner، DeepSeek کے reasoning-first ماڈلز کے لیے reasoning (یا “thinking”) موڈ/API کا نام ہے (جو فی الحال DeepSeek-V3.2 فیملی کے ساتھ منسلک ہے)۔ یہ اس طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے کہ حتمی جواب دینے سے پہلے ایک واضح chain of thought (CoT) پیدا کرے—یعنی ماڈل جان بوجھ کر اندرونی مرحلہ وار استدلال بناتا ہے جو API کے ذریعے منظر عام پر لایا جاتا ہے (یا لایا جا سکتا ہے) تاکہ کالرز اسے دیکھ سکیں یا اس کا لبِّ لباب نکال سکیں۔ DeepSeek اس reasoner ورژن کو اپنے non-thinking چیٹ ماڈل کے “thinking” ہم منصب کے طور پر پوزیشن کرتا ہے اور اسے کثیر مراحل والے استدلال، ریاضی، کوڈنگ اور ایجنٹ ورک فلو کے لیے پیش کرتا ہے۔
اہم خصوصیات (صارف کے لیے)
- Chain-of-Thought (CoT) کی صریح آؤٹ پٹ۔ API ایک علیحدہ
reasoning_contentفیلڈ واپس کرتی ہے جس میں حتمیcontentکے ساتھ ماڈل کا اندرونی مرحلہ وار استدلال شامل ہوتا ہے۔ یہ جانچ پذیری اور downstream ایجنٹ لاجک کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ - “Thinking” بمقابلہ “Chat” موڈز۔
deepseek-reasoner(thinking موڈ)deepseek-chat(non-thinking موڈ) سے مختلف ہے؛ دونوں کو V3.2 جنریشن میں اپگریڈ کیا گیا ہے۔ - بڑے کنٹیکسٹ ونڈوز۔ DeepSeek بہت بڑے context lengths فراہم کرتا ہے۔ Reasoner ویریئنٹس کو طویل شکل کے استدلال اور ایجنٹ میموری کے لیے پیش کیا جاتا ہے۔
- JSON آؤٹ پٹ / ساختہ جوابات۔ ساختہ JSON آؤٹ پٹس کے لیے سپورٹ جو پروگراماتی استعمال میں مفید ہے۔
- ایجنٹ/ایجنٹ-بلڈر پر فوکس۔ V3.2 اور Speciale ویریئنٹ کو واضح طور پر “ایجنٹس کے لیے بنائے گئے reasoning-first ماڈلز” کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔
تکنیکی صلاحیتیں
- Inputs: پلین ٹیکسٹ پرامپٹس، ٹول/ایجنٹ کالز کے لیے ساختہ JSON، فائلیں یا طویل دستاویزات (لانگ کانٹیکسٹ کے ذریعے)؛ ٹوکنز معیاری NLP ٹوکنز ہیں۔
- Outputs: API
reasoning_content(CoT متن) اورcontent(حتمی جواب) دونوں واپس کرتی ہے۔ API کلائنٹس max_tokens یا response parameters کو ایڈجسٹ کر کے صرف CoT یا صرف حتمی جواب کی درخواست کر سکتے ہیں۔ (عملی نوٹ: CoT نکالنا اب بھی ماڈل آؤٹ پٹ کے طور پر قابلِ بل ہوسکتا ہے۔) - DeepSeek نے reasoning-مخصوص روڈ میپ کے ذریعے ارتقا کیا ہے: بنیادی بڑے ماڈلز (R1 فیملی) کے بعد فوکسڈ پوسٹ-ٹریننگ/ریئنفورسمنٹ لرننگ (RLHF طرز) اور پالیسی طرز کی فائن ٹیوننگ تاکہ استدلال کی گہرائی بہتر ہو۔ ٹیم distillation بھی استعمال کرتی ہے تاکہ reasoning صلاحیت کو چھوٹے، قابلِ تعیناتی ماڈلز میں سکیڑا جا سکے۔
- V3.2 سیریز میں tool-use کے لیے agentic post-training، ہائبرڈ انفیرنس (Think / Non-Think)، اور تیز تر “thinking” اٹریشنز کے لیے آپٹیمائزیشنز شامل ہیں۔
- انفیرنس کی کارکردگی ایک sparse attention طریقہ سے بہتر بنتی ہے (رپورٹس اسے DeepSeek Sparse Attention — DSA کہتی ہیں) جو بہت طویل سیکوئنسز پر مکمل گھنی توجہ دینے کے بجائے متعلقہ حصوں پر کمپیوٹ مرکوز کرتا ہے؛ اس سے بہت طویل کانٹیکسٹس کے لیے لاگت کم ہوتی ہے۔
deepseek-reasoner API تک کیسے رسائی حاصل کریں
مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں
cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI کنسول میں سائن ان کریں۔ انٹرفیس کی ایکسس اسناد API key حاصل کریں۔ پرسنل سینٹر میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن کلید: sk-xxxxx حاصل کریں اور جمع کرائیں۔
مرحلہ 2: deepseek-reasoner API کو درخواستیں بھیجیں
API ریکویسٹ بھیجنے اور ریکویسٹ باڈی سیٹ کرنے کے لیے “deepseek-reasoner” اینڈپوائنٹ منتخب کریں۔ ریکویسٹ میتھڈ اور ریکویسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کی API ڈاک سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI key سے بدل دیں۔ base url Chat فارمیٹ میں ہے۔
اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں—اسی پر ماڈل جواب دے گا۔ تیار شدہ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پراسیس کریں۔
مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور توثیق کریں
تیار شدہ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پراسیس کریں۔ پراسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔