DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 هو نموذج توليد نصي من DeepSeek، أصدره المزود في 1 ديسمبر 2025. يقع في فئة النصوص ومبني حول هدف تصميمي يجمع بين الكفاءة الحسابية والقدرة القوية على الاستدلال واستخدام الأدوات الوكيلية. يصفه المزود بأنه يقدم DeepSeek Sparse Attention (DSA)، وهي آلية انتباه متفرق دقيقة. إذا كنت قد استخدمت نماذج DeepSeek أخرى، فهذا النموذج يواصل ذلك الخط بدلا من التحول إلى عائلة مختلفة.

يستقبل النموذج النص ويعيد النص. لديه نافذة سياق تبلغ 163,840 رمزا وحد أقصى للمخرجات يبلغ 147,456 رمزا، لذا فإن المدخلات الطويلة والتوليدات الطويلة كلاهما ضمن النطاق. يتم إتاحة سلوك الاستدلال عبر المعلمتين include_reasoning و reasoning، مما يعني أنه يمكنك طلب مخرجات استدلال بدلا من التعامل مع النموذج كنقطة إكمال عادية. كما يتم دعم المخرجات المنظمة و response_format، لذا يمكن طلب ردود بأسلوب JSON مباشرة.

تشير هذه القدرات إلى بعض الاستخدامات العملية. يناسب العمل على المستندات الطويلة نافذة السياق: التلخيص أو الاستخراج أو إعادة الصياغة لمادة لن تتسع في نماذج أصغر. تناسب سير عمل الوكلاء واستدعاء الأدوات دعم الأدوات، حيث يقبل النموذج tools و tool_choice ويمكن تشغيله في حلقة يقرر فيها أي دالة يستدعي. تستفيد المهام المعتمدة على الاستدلال مثل التحليل متعدد الخطوات أو التخطيط أو تصحيح المنطق من معلمتي الاستدلال. أما مهام التصنيف والاستخراج والتوليد التي تحتاج مخرجات قابلة للقراءة آليا فتخدمها structured_outputs و response_format. ولأن النموذج نصي فقط، فإن أي شيء يتضمن صورا أو صوتا يحتاج نموذجا مختلفا.

تستدعيه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرف النموذج "deepseek/deepseek-v3.2". معلمات الطلب المدعومة هي frequency_penalty، include_reasoning، logit_bias، logprobs، max_tokens، min_p، presence_penalty، reasoning، repetition_penalty، response_format، seed، stop، structured_outputs، temperature، tool_choice، tools، top_k، top_logprobs، و top_p. إذا كان لديك عميل OpenAI بالفعل، ينطبق نفس شكل الطلب، مع ضبط حقل model على ذلك المعرف وتوفر المعلمات أعلاه حسب الحاجة.

هناك حدان يجدر ملاحظتهما قبل الالتزام. المدخلات والمخرجات نصية فقط، لذا فإن العمل متعدد الوسائط خارج النطاق. الحد الأقصى للمخرجات البالغ 147,456 رمزا كبير لكنه لا يزال محدودا، وقد تحتاج التوليدات الطويلة جدا إلى اقتطاع أو تقسيم. بالنسبة للمهام التي تحتاج فهم الصور أو الصوت، انظر إلى نموذج في تلك الفئات بدلا من ذلك.