DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2, DeepSeek tarafından geliştirilen ve sağlayıcı tarafından 1 Aralık 2025 tarihinde yayımlanan bir metin üretim modelidir. Metin kategorisinde yer alır ve hesaplama verimliliğini güçlü akıl yürütme ile ajan tabanlı araç kullanımıyla birleştirme tasarım hedefi etrafında inşa edilmiştir. Sağlayıcı, modelin DeepSeek Sparse Attention (DSA) adı verilen ince taneli seyrek dikkat mekanizmasını sunduğunu belirtmektedir. Başka DeepSeek modelleri kullandıysanız, bu model farklı bir aileye geçmek yerine o çizgiyi sürdürmektedir.

Model metin alır ve metin döndürür. 163.840 token bağlam penceresine ve 147.456 token maksimum çıktıya sahiptir, dolayısıyla hem uzun girdiler hem de uzun üretimler kapsam içindedir. Akıl yürütme davranışı include_reasoning ve reasoning parametreleri aracılığıyla açığa çıkarılır; bu, modeli düz bir tamamlama uç noktası olarak ele almak yerine akıl yürütme çıktısı isteyebileceğiniz anlamına gelir. Yapılandırılmış çıktılar ve response_format da desteklenir, böylece JSON tarzı yanıtlar doğrudan talep edilebilir.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Uzun belge çalışmaları bağlam penceresine uyar: daha küçük modellere sığmayacak materyali özetleme, çıkarma veya yeniden yazma. Ajan ve araç çağırma iş akışları araç desteğine uyar, çünkü model tools ve tool_choice kabul eder ve hangi fonksiyonu çağıracağına karar verdiği bir döngüde çalıştırılabilir. Çok adımlı analiz, planlama veya mantık hata ayıklama gibi akıl yürütme ağırlıklı görevler reasoning parametrelerinden faydalanır. Makine tarafından okunabilir çıktı gerektiren sınıflandırma, çıkarma ve üretim görevleri structured_outputs ve response_format tarafından karşılanır. Model yalnızca metin olduğu için görüntü veya ses içeren her şey farklı bir model gerektirir.

Modele api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "deepseek/deepseek-v3.2" model kimliğini kullanarak çağrı yaparsınız. Desteklenen istek parametreleri şunlardır: 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 ve top_p. Zaten bir OpenAI istemciniz varsa aynı istek şekli geçerlidir; model alanı bu kimliğe ayarlanır ve yukarıdaki parametreler gerektiği gibi kullanılabilir.

Taahhütte bulunmadan önce dikkate değer iki sınır vardır. Girdi ve çıktı yalnızca metindir, dolayısıyla çok kipli çalışma kapsam dışıdır. 147.456 token maksimum çıktı büyüktür ancak yine de sonludur ve çok uzun üretimler kısaltma veya parçalama gerektirebilir. Görüntü veya ses anlama gerektiren görevler için bunun yerine o kategorilerdeki bir modele bakın.