DeepSeek V3.2'nin İçerik Üreticiler İçin Şu Anda Neden Önemli Olduğu#
Yapay zeka, sesinizi veya bütçenizi kaybetmeden konseptten teslimata geçmenize yardımcı olan yaratıcı bir ortak haline geliyor. DeepSeek V3.2, DeepSeek AI'nın amiral gemisi modellerin maliyetinin çok altında yüksek kaliteli akıl yürütme, uzun bağlam anlayışı ve hızlı çıktı sağlamak için tasarlanmış en son deneysel büyük dil modelidir. İçerik üreticileri (video yapımcıları, tasarımcılar, yazarlar, podcast yayıncıları, seslendirme sanatçıları) için DeepSeek V3.2, senaryolar taslağı hazırlamanıza, görsel stilleri keşfetmenize, uzun belgeleri analiz etmenize ve yaratıcı sürecinizi akıcı tutmanıza yardımcı olur.
Bu kılavuzda, DeepSeek V3.2'nin nasıl çalıştığını, neden uygun maliyetli olduğunu, mevcut araçlarla nasıl entegre edileceğini ve bugün benimseyebileceğiniz gerçek iş akışlarını ayrıntılı olarak açıklıyoruz. İster 10 dakikalık bir film senaryosu yazıyor, ister marka sunumlarını özetliyor, podcast transkriptlerini çeviriyor veya bir yapay zeka araştırma asistanı oluşturuyor olun, DeepSeek V3.2 işinizi hızlandırmak için tasarlandı.
Temel çıkarımlar:
- DeepSeek V3.2, 128 bin tokene kadar uzun bağlamları verimli bir şekilde işlemek için DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) kullanır.
- OpenAI API uyumludur, bu nedenle tanıdık SDK'ları ve uç noktaları kullanabilirsiniz.
- Önbellek isabetlerinden elde edilen özel tasarruflarla hem girdi hem de çıktı tokenleri için dikkat çekici derecede uygun maliyetlidir.
- Açık kaynaklıdır ve birden çok sunucu çerçevesiyle kendi kendine barındırmayı destekler.
- Genel görevler için "deepseek-chat" ve daha karmaşık akıl yürütme için "deepseek-reasoner" olmak üzere iki ana API modeli sunar.
DeepSeek V3.2 Nedir?#
DeepSeek V3.2 (DeepSeek V3.2-Exp olarak da anılır), V3.1-Terminus mimarisi üzerine inşa edilmiş DeepSeek model ailesinin deneysel bir sürümüdür. Tam yoğun model maliyetlerine katlanmadan yüksek performansı korumak için token başına uzmanların bir alt kümesini etkinleştiren 671 milyar parametreli bir tasarımla Uzmanlar Karışımı (MoE) yaklaşımını kullanır. "Exp" etiketi, üretim kapasitesine sahip olmasına rağmen, en son teknolojide olduğunu gösterir; hızlı yineleme ve iyileştirmeler bekleyin.
DeepSeek V3.2'deki en dikkat çekici özellik DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA): girdinizin en alakalı kısımlarına seçici olarak odaklanan bir transformatör dikkat yeniliğidir. Sonuç, uzun belgelerde, genişletilmiş sohbetlerde ve çok kaynaklı araştırmalarda tutarlı performanstır; hepsi önemli ölçüde daha düşük işlem kullanımıyla. İçerik üreticileri için bu, tüm senaryoları, hikaye kitaplarını, çekim listelerini, tasarım özetlerini veya podcast transkriptlerini tek bir isteme bırakabileceğiniz ve yine de tutarlı, markaya uygun yanıtlar alabileceğiniz anlamına gelir.
DeepSeek'in kendi raporlamasına göre, DeepSeek V3.2, akıl yürütme ve kodlamada en üst düzey modellerle rekabet ederken, maliyetleri önemli ölçüde daha düşük tutuyor. HumanEval'de bildirilen %73,78 pass@1'e ulaşıyor ve üst düzey modellere kıyasla performans sunuyor; ancak günlük yaratıcı iş akışları için fiyatlandırılıyor.
Teknik ayrıntılar için GitHub'daki DeepSeek V3.2 teknik raporuna bakın: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA): İş Akışınızı Neden Değiştiriyor#
Geleneksel "yoğun" dikkat, tüm tokenler arasındaki ilişkileri hesaplar ve bu da uzun girdiler için çok pahalı hale gelir. Seyrek dikkat, en önemli tokenlere odaklanarak bu maliyeti azaltır. DeepSeek V3.2'nin DSA'sı daha da ileri gidiyor: eğitim sırasında seyreklik kalıplarını öğreniyor ve modelin alakasız olanları atlayarak alakalı aralıklara dikkat etmesini sağlıyor; 128 bin tokene kadar uzun bağlamlarda bile.
Bunun pratikte anlamı:
- Uzun senaryolar ve araştırma paketleri: 90 sayfalık bir senaryoyu veya 150 slaytlık bir marka sunumunu yapıştırın ve vuruş düzeyinde notlar, sahne haritalaması veya kampanya konseptleri isteyin. DeepSeek V3.2 karakterleri, temaları ve tutarlılığı izleyebilir.
- Daha hızlı yineleme: Alakasız tokenlere daha az işlem gücü harcandığından, DeepSeek V3.2 daha hızlı ve daha ekonomik bir şekilde yanıt verir.
- Daha yüksek kaliteli uzun bağlam hatırlama: DSA, modelin bölüm geri aramalarını veya 60 sayfalık bir stil kılavuzuna gömülü marka tonu kısıtlamalarını hatırlamak gibi önemli olan kopuk bitleri korumasına yardımcı olur.
İçerik üreticileri için DSA, yaratıcı ivmeye dönüşür: daha büyük girdilerle çalışabilir, daha incelikli sorular sorabilir ve bağlamı kırpmak için daha az zaman harcayabilirsiniz.
İçerik Üreticileri İçin Temel Kullanım Alanları#
DeepSeek V3.2, iş akışınız çok sayıda metin, referans materyali veya uzun süren görevler içerdiğinde parlar. İşte farklı içerik üreticilerinin bugün bunu nasıl uygulayabileceği:
-
Senaryo yazarları ve video yapımcıları
- Bölüm taslakları ve 3 perdelik yapıları kendi sesinizle hazırlayın.
- Uzun metinlerden vuruş sayfaları oluşturun.
- Transkriptleri bölüm başlıklarına ayrılmış özetlere ve alıntılara dönüştürün.
- DeepSeek V3.2'den sahneleri hız, ton veya farklı hedef platformlar (TikTok, YouTube veya OTT) için yeniden yazmasını isteyin.
-
Tasarımcılar ve sanat yönetmenleri
- Marka kitaplarını ve kampanya özetlerini yapılandırılmış görev listelerine ve ruh hali panosu açıklamalarına dönüştürün.
- DeepSeek V3.2'den stil araştırmaları isteyin: palet referansları ve varlık listeleri dahil olmak üzere "bir ürün lansmanı için 4 görsel yön".
- Yoğun belgelerden tasarım kısıtlamalarını çıkarın, ardından paydaşlara hazır gerekçeler oluşturun.
-
Yazarlar ve editörler
- Tek bir ana makaleden içerik takvimleri, SEO özetleri ve çapraz kanal uyarlamaları oluşturun.
- DeepSeek V3.2'yi fikirleri taslaklara haritalamak, ilk taslakları yazmak ve stil kılavuzlarını uygulamak için kullanın.
-
Podcast yayıncıları ve seslendirme sanatçıları
- Uzun kayıtları konu haritalarına, girişlere, ilgi çekici ifadelere ve bölüm açıklamalarına dönüştürün.
- DeepSeek V3.2'yi senaryolardan yeniden çekim notları ve ton ayarlamaları oluşturmak için kullanın.
- Çok dilli tanıtım metinleri ve özetler oluşturun.
-
Sosyal medya ve marka ekipleri
- Kanal özelinde metinler oluşturmak için kampanya paketlerini, PR yönergelerini ve persona belgelerini besleyin.
- DeepSeek V3.2'den sesi ve yasal kısıtlamaları korurken A/B varyantları üretmesini isteyin.
DeepSeek V3.2 128 bin tokeni işleyebildiğinden, süreklilik için tüm yaratıcı bağlamınızı (özetler, örnekler, kısıtlamalar, transkriptler) tek bir konuşma içinde tutabilirsiniz.
Fiyatlandırma, Performans ve Neden Uygun Maliyetli Olduğu#
İçerik üreticilerinin DeepSeek V3.2'yi benimsemesinin en büyük nedenlerinden biri maliyettir. DeepSeek tarafından bildirildiği gibi (Ekim 2025 fiyatlandırması):
- Girdi tokenleri: 1 milyon başına ~0,28 ABD doları (önbellek ıskalaması), 1 milyon başına ~0,028 ABD doları (önbellek isabeti)
- Çıktı tokenleri: 1 milyon başına ~0,42 ABD doları
- DeepSeek V3.1 referansı: 1 milyon girdi başına ~0,55 ABD doları, 1 milyon çıktı başına ~2,19 ABD doları
Bu önbellek isabeti fiyatlandırması, "sistem isteminiz" veya paylaşılan özetin görevler arasında tekrarlandığı yaratıcı iş akışları için özellikle önemlidir. Stil kılavuzunuzu veya marka sunumunuzu önbelleğe alarak, DeepSeek V3.2 yinelemeli istemleri çok daha uygun fiyatlı hale getirir.
DeepSeek tarafından belirtilen dahili ve genel kıyaslamalarda, DeepSeek V3.2 akıl yürütme ve kod oluşturmada en üst düzey modellerle rekabetçi bir performans sergiler; ancak token başına fiyatlandırma önemli ölçüde daha düşüktür. Her gün birçok yineleme ve deney çalıştırması gereken içerik üreticileri için DeepSeek V3.2, kaliteyi ölçekle dengeler.
Başlarken: API Erişimi ve Hızlı Başlangıç#
DeepSeek V3.2, OpenAI API uyumludur, bu nedenle daha önce OpenAI SDK'sını kullandıysanız, kendinizi evinizde hissedeceksiniz. API'yi şu yollarla çağırabilirsiniz:
- HTTPS uç noktası: https://api.deepseek.com/chat/completions (/v1/chat/completions rotası)
- Modeller: "deepseek-chat" (genel) ve "deepseek-reasoner" (kasıtlı/akıl yürütme)
Öncelikle DeepSeek platformu aracılığıyla bir API anahtarı alacaksınız (en son adımlar için resmi siteden veya GitHub'dan DeepSeek belgelerine bakın). Ardından, OpenAI Python SDK modelini kullanın:
Python örneği (sohbet tamamlama):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com", # OpenAI uyumlu
api_key="SİZİN_DEEPSEEK_API_ANAHTARINIZ"
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "Yardımcı bir yaratıcı asistansınız."},
{"role": "user", "content": "Bu 20 sayfalık marka özetini 5 kampanya konseptine özetleyin."}
],
temperature=0.7,
stream=False
)
print(resp.choices[0].message.content)
Akıl yürütme modu örneği:
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=[
{"role": "system", "content": "Dikkatli, adım adım bir yaratıcı stratejistsiniz."},
{"role": "user", "content": "Bu 3 senaryoyu hız, marka güvenliği ve netlik açısından değerlendirin. Düzenlemeler önerin."}
],
temperature=0.3
)
Alternatif erişim:
- Hugging Face Inference API: basit dağıtımlar ve demolar için uygundur.
- Kendi kendine barındırma: model ağırlıklarını indirin (mümkün olduğunda), vLLM, LMDeploy veya TGI aracılığıyla sunun.
- Artıları/eksileri:
- API: entegre edilmesi en hızlı, tam olarak yönetilen ölçeklendirme, DeepSeek V3.2 güncellemelerine anında erişim.
- Kendi kendine barındırma: maksimum kontrol, veri yerleşimi, ölçekte maliyet öngörülebilirliği; altyapı ve MLOps gerektirir.
- HF Inference: düşük sürtünmeli denemeler; gelişmiş optimizasyonlar üzerinde daha az kontrol.
Pratik İzlenecek Yol: Çok Belgeli Bir Araştırma Asistanı#
Ne zaman geri alma artırılmış oluşturma (RAG) ve uzun bağlam modellerini kullanmalısınız? RAG, çok büyük derlemeler veya sık sık güncellenen içerik için harikadır. Ancak kaynak kümeniz yönetilebilir durumdaysa (örneğin, 10-30 adet özet, senaryo ve yönerge PDF'si), DeepSeek V3.2 bunları doğrudan isteme alabilir ve bütünsel olarak akıl yürütebilir.
Aşağıda, çok belgeli inceleme için bir araştırma asistanı oluştururken modelleri ve maliyetleri karşılaştıran minimal bir Streamlit uygulaması bulunmaktadır. DeepSeek V3.2'nin uzun bağlamı nasıl işlediğini ve token kullanımının nasıl izleneceğini vurgular.
# streamlit_app.py
import os
import time
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from pypdf import PdfReader
DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
def load_documents(uploaded_files):
docs = []
for f in uploaded_files:
if f.name.lower().endswith(".pdf"):
reader = PdfReader(f)
text = "\n".join(page.extract_text() or "" for page in reader.pages)
docs.append({"name": f.name, "content": text})
else:
docs.append({"name": f.name, "content": f.read().decode("utf-8")})
return docs
def call_model(base_url, api_key, model, sys_prompt, user_prompt):
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=api_key)
start = time.time()
resp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": sys_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
temperature=0.4
)
latency = time.time() - start
content = resp.choices[0].message.content
usage = getattr(resp, "usage", None)
return content, latency, usage
st.set_page_config(page_title="İçerik Üretici Araştırma Asistanı", layout="wide")
st.title("DeepSeek V3.2 ile Çok Belgeli Araştırma")
api_base = "https://api.deepseek.com"
model = st.selectbox("Model", ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"])
uploaded = st.file_uploader(
"Özetleri, senaryoları veya yönergeleri (PDF veya TXT) yükleyin", type=["pdf", "txt"], accept_multiple_files=True
)
question = st.text_area("Sorunuz", "Bu belgelerdeki tonu ve harekete geçirici mesajı karşılaştırın. Birleşik bir stil kılavuzu ve 5 mesajlaşma sütunu sağlayın.")
if st.button("Analiz Et") and uploaded:
docs = load_documents(uploaded)
combined = "\n\n".join([f"# {d['name']}\n{d['content']}" for d in docs])[:800000] # demo için kısalt
sys_prompt = "Yaratıcı belgeleri kaynakları alıntılarken net, eyleme geçirilebilir rehberliğe sentezliyorsunuz."
user_prompt = f"Derlem:\n{combined}\n\nSoru:\n{question}\n\nDönüş:\n- Temel bulgular\n- Çatışmalar\n- Stil kılavuzu\n- Sonraki adımlar"
with st.spinner("DeepSeek V3.2 ile Düşünülüyor..."):
answer, latency, usage = call_model(api_base, DEEPSEEK_API_KEY, model, sys_prompt, user_prompt)
st.subheader("Cevap")
st.write(answer)
if usage:
st.caption(f"Gecikme: {latency:.2f}s — Girdi tokenleri: {usage.prompt_tokens}, Çıktı tokenleri: {usage.completion_tokens}")
else:
st.caption(f"Gecikme: {latency:.2f}s — Token kullanımı mevcut değil")
Sonuçlar nasıl yorumlanır:
- Gecikme: DeepSeek V3.2, DSA sayesinde büyük girdilerde bile hızlı yanıt vermelidir.
- Token kullanımı: DeepSeek V3.2 fiyatlandırması altında maliyeti tahmin etmek için bu sayıları kullanın. Kararlı bir sistem istemini veya belge özetini yeniden kullanırsanız, önbellek isabetleri elde edebilir ve maliyeti düşürebilirsiniz.
- Çıktı kalitesi: Birçok kaynakta karmaşık sentez için, daha düşük bir sıcaklıkla "deepseek-reasoner"ı deneyin.
Bu yaklaşım ne zaman kullanılır:
- İlişkilerin önemli olduğu sınırlı sayıda orta ila büyük belgeniz var.
- DeepSeek V3.2'nin kopuk parçalar yerine tüm anlatıyı (örneğin, tüm kampanya bileşenlerini) görmesini istiyorsunuz.
- Yaratıcı ekibiniz tek seferlik "her şey bağlam içinde" netliğinden yararlanır.
Yaratıcı Araçlar İçin Ön Uç UX İpuçları#
Harika bir deneyim sunmak, model seçimi kadar önemlidir. DeepSeek V3.2 etrafında araçlar oluştururken:
- Akışlı yanıtlar: Kullanıcıların ilerlemeyi görmesi için token token akışı sağlayın.
- İskeletler ve yükleyiciler: Yüklemeler, ayrıştırma ve model çalıştırmaları için net yükleme durumları kullanın.
- Girdi doğrulama: Dosya türlerini, boyutlarını ve karakter kodlamalarını erken kontrol edin.
- Bağlam kontrolleri: 128 bin pencerenin ne kadarının kullanıldığını gösterin; bölümleri kırpmaya veya önceliklendirmeye izin verin.
- Açıklama ve alıntı: Kullanıcıların alıntıları kopyalamasına ve kaynaklara geri dönmesine izin verin.
- Geri alma ve anlık görüntüler: Yaratıcıların fikirleri kolayca dallandırabilmesi için istem+bağlam durumlarını kaydedin.
- Ön ayarlar ve roller: DeepSeek V3.2 tarafından desteklenen "senaryo doktoru", "marka stratejisti" veya "tasarım özeti sentezleyicisi" gibi ön ayarlar sunun.
Güvenlik, Gizlilik ve Maliyet Optimizasyonu#
Yaratıcı varlıklar hassastır. DeepSeek V3.2 entegrasyonunuza bir üretim sistemi gibi davranın:
- Hız sınırlama ve geri çekilme: Yanlışlıkla oluşan patlamaları önleyin; 429 yanıtlarını zarif bir şekilde işleyin.
- İçerik filtreleme: İzin verilmeyen veya marka açısından güvenli olmayan içerik için güvenlik sınıflandırıcıları ekleyin.
- PII işleme: API'ye göndermeden önce kişisel verileri düzeltin; yalnızca hassas olmayan meta verileri günlüğe kaydedin.
- İstem önbelleğe alma: DeepSeek V3.2 fiyatlandırmasıyla önbellek isabetlerinden yararlanmak için kararlı sistem istemlerini ve stil kılavuzlarını sabit tutun.
- Sıkıştırma ve parçalama: Uzun, değişmeyen bölümleri bir kez özetleyin; istem tokenlerini azaltmak için özetleri yeniden kullanın.
- Yeniden deneme ve geri dönüşler: Geçici hatalardan kurtulun ve yararlı UX mesajları görüntüleyin.
- Gözlemlenebilirlik: Çalışma alanı başına token kullanımını izleyin; maliyet artışlarında uyarı verin.
Kendi Kendine Barındırma ve Sunma Seçenekleri#
DeepSeek V3.2 açık kaynaklıdır ve belirli uyumluluk veya ölçeklendirme ihtiyaçları olan ekipler için kendi kendine barındırmayı destekler. Tam DeepSeek V3.2 MoE devasa olsa da, ekosistemdeki daha küçük kontrol noktaları ekiplerin prototip oluşturmasına ve dağıtmasına yardımcı olur:
-
Donanım referans noktaları (yaklaşık):
- DeepSeek-7B: 14-16 GB VRAM (FP16) veya ~4 GB (4 bit niceleme)
- DeepSeek-67B: ~130-140 GB VRAM (FP16) veya ~38 GB (4 bit niceleme)
-
Sunma çerçeveleri:
- vLLM: Sayfalandırılmış dikkat ile yüksek verimli sunma; DeepSeek V3.2 tarzı uzun bağlamlar için harika.
- LMDeploy: Hafif ve optimize edilmiş çıkarım işlem hatları.
- Hugging Face TGI: Akış ve token kullanımı ile üretime hazır sunma.
Kendi kendine barındırmanın artıları:
- Veri kontrolü ve özel politika uygulama
- Sabit yüksek kullanımda öngörülebilir maliyetler
- Marka sesi için ince ayar veya adaptör ayarı yapabilme
Eksileri:
- Altyapı karmaşıklığı ve bakımı
- GPU kapasitesi ve model düzenlemesi ihtiyacı
- Yönetilen API'lere kıyasla daha yavaş güncelleme hızı
Deney yapıyorsanız veya markalar arasında birçok içerik üreticiyi destekliyorsanız, API ile başlayın. İş yükleri dengelendikçe, hibrit veya kendi kendine barındırılan DeepSeek V3.2 dağıtımlarını düşünün.
İçerik Üreticiler İçin İşe Yarayan İstek Kalıpları#
DeepSeek V3.2'den tutarlı ve verimli çıktı almak için bu kalıpları kullanın:
-
Stil koruyucuları "[Marka sesi] ile yazan, [kelimeleri listele]den kaçınan kıdemli bir yaratıcısınız. Tutarlı metaforları ve hedef kitle okuma seviyesini (8. Sınıf) koruyun."
-
Yapılandırılmış çıktılar DeepSeek V3.2'den madde işaretli listeler, JSON veya biçimlendirilmiş bölümler isteyin. Bu, aşağı akış otomasyonuna yardımcı olur.
-
Referans paketleme Özetinizi + stil kılavuzunuzu + örneklerinizi bir araya getirin. Ardından DeepSeek V3.2'den "her öneri için kaynakları alıntılamasını" isteyin.
-
Aşamalı özetleme Öncelikle uzun materyalleri bir özete özetleyin, ardından özeti yinelemeler için kararlı, önbelleğe alınabilir bağlam olarak kullanın.
-
Çok geçişli iyileştirme Analiz için "deepseek-reasoner"ı, ardından tüketiciye hazır kopya halinde hızlı yeniden yazma için "deepseek-chat"i kullanın.
Günlük Yaratıcı Çalışma İçin Maliyet Modellemesi#
DeepSeek V3.2 kullanarak örnek bir içerik sprintini modelleyelim:
- Günün başında 60 sayfalık bir stil kılavuzunu (80 bin token) bir kez yapıştırırsınız.
- Platformlar (e-posta, sosyal medya, video senaryoları) arasında 20 çıktı (her biri ~600 token) oluşturursunuz.
Maliyetler (bildirilen fiyatlandırmaya göre açıklayıcı):
- İlk girdi (önbellek ıskalaması): 80 bin token -> ~0,08 milyon token -> 0,08 × 0,28 ABD doları = ~0,0224 ABD doları
- Sonraki istemler önbelleğe alınmış bağlamı yeniden kullanır (önbellek isabeti): çalıştırma başına 0,08 milyon girdi tokeni × 20 = 1,6 milyon token -> 1,6 × 0,028 ABD doları = ~0,0448 ABD doları
- Çıktılar: 600 token × 20 = 12 bin token -> 0,012 milyon × 0,42 ABD doları = ~0,00504 ABD doları
Gün için toplam ≈ 0,07 ABD doları. Bu, DeepSeek V3.2'yi yüksek hacimli yaratıcı ekipler için ideal kılan türden bir ekonomidir.
Kıyaslamalar ve Model Seçimleri#
"deepseek-chat" ve "deepseek-reasoner" arasında karar verirken:
- deepseek-chat: DeepSeek V3.2 ile kullanılabilir kopya, özet ve taslaklara en hızlı yol.
- deepseek-reasoner: Sonuçları cilalı çıktılara dönüştürmeden önce belgeleri karşılaştırmak, sorunları teşhis etmek, yapılandırılmış stratejiler oluşturmak gibi analitik çalışmalar için.
DeepSeek tarafından bildirildiği gibi, DeepSeek V3.2 HumanEval'de %73,78 pass@1'e ulaşıyor ve çok görevli kıyaslamalarda en iyi modellerle rekabetçi bir performans sergilerken, önemli ölçüde daha düşük maliyetler sunuyor. İçerik üreticileri için pratik çıkarım basittir: fikirlerinizi yinelemeye gücünüz yeter; genellikle.
Entegrasyon Kontrol Listesi#
DeepSeek V3.2 destekli aracınızı göndermeden önce:
- Model modunu seçin: hız için "sohbet", analiz için "akıl yürütücü".
- Marka sesiyle kararlı, önbelleğe alınabilir bir sistem istemi tanımlayın.
- Derleme boyutuna göre RAG ve uzun bağlam alımına karar verin.
- Akış, yeniden deneme ve kullanım günlüğünü uygulama.
- Marka güvenliği ve alıntı için koruyucular ekleyin.
- Dışa aktarma biçimleri sağlayın: Markdown, JSON, SRT, CSV.
- Paydaşlar için maliyetleri ve token kullanımını belgeleyin.
Referanslar ve İleri Okuma#
- DeepSeek V3.2 teknik raporu (GitHub): https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
- API uç nokta referansı: https://api.deepseek.com/chat/completions
- vLLM: https://github.com/vllm-project/vllm
- LMDeploy: https://github.com/InternLM/lmdeploy
- Hugging Face TGI: https://github.com/huggingface/text-generation-inference
Sonuç: Daha Fazla Oluşturun, Daha Az Harcayın#
DeepSeek V3.2, uzun bağlam zekasını, hızlı yinelemeyi ve içerik üretici dostu ekonomiyi tek bir pakette bir araya getiriyor. OpenAI API uyumludur, 128 bin tokenlik iş akışları için oluşturulmuştur ve performansı yüksek ve maliyetleri düşük tutmak için DeepSeek Seyrek Dikkat ile desteklenmektedir. İçerik üreticileri için bu, deneme yapmak için daha fazla alan, genişleyen materyaller arasında daha iyi sentez ve üretime hazır çalışmaya dönüştürebileceğiniz güvenilir çıktılar anlamına gelir.
Amacınız bütçeleri şişirmeden daha fazla yüksek kaliteli içerik (senaryolar, konseptler, başlıklar, tasarımlar veya araştırmalar) üretmekse, DeepSeek V3.2 araç kitinize pratik bir yükseltmedir. API ile başlayın, küçük bir iş akışı (araştırma asistanı veya senaryo doktoru gibi) oluşturun, maliyetleri ölçün ve en yaratıcı artışı sağlayan parçaları ölçeklendirin. DeepSeek V3.2 ile yaratıcı işlem hattınız daha hızlı, daha akıllı ve daha sürdürülebilir hale gelir.
