Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3.2 i DeepSeeks V3-serie: en "inferens-først" stor sprogmodelfamilie optimeret til brug af agentiske værktøjer, lang kontekst-ræsonnement og omkostningseffektiv implementering.

Hvad er DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 er den seneste produktionsudgivelse i DeepSeek V3 familie: en stor, ræsonnement-først åbenvægts sprogmodelfamilie designet til Langkontekstforståelse, robust agent-/værktøjsbrug, avanceret ræsonnement, kodning og matematikUdgivelsen indeholder flere varianter (produktionsversion V3.2 og en højtydende V3.2-Speciale). Projektet lægger vægt på omkostningseffektiv langkontekstinferens gennem en ny sparse attention-mekanisme kaldet DeepSeek Sparse Attention (DSA) og agenter / “tænkende” arbejdsgange (“Tænkning i værktøjsbrug”).

Hovedfunktioner (højt niveau)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): en sparsom opmærksomhedsmekanisme, der har til formål at reducere beregningsevnen dramatisk i langsigtede scenarier, samtidig med at langsigtet ræsonnement bevares. (Kerneforskningspåstand; brugt i V3.2-Exp.)
• Agentisk tænkning + integration af værktøjsbrug: V3.2 lægger vægt på at integrere "tænkning" i værktøjsbrug: modellen kan fungere i ræsonnement-tænkningstilstande og i ikke-tænkningstilstande (normale) ved kald af værktøjer, hvilket forbedrer beslutningstagning i flertrinsopgaver og værktøjsorkestrering.
• Storskala agentdatasyntese-pipeline: DeepSeek rapporterer et træningskorpus og en agent-syntese-pipeline, der spænder over tusindvis af miljøer og titusindvis af komplekse instruktioner for at forbedre robustheden af ​​interaktive opgaver.
• **DeepSeek Sparse Attention (DSA)**DSA er en finmasket sparse attention-metode introduceret i V3.2-serien (først i V3.2-Exp), der reducerer attention-kompleksiteten (fra naiv O(L²) til en O(L·k)-stil med k ≪ L) ved at vælge et mindre sæt nøgle-/værditokens pr. forespørgselstoken. Resultatet er væsentligt lavere hukommelse/beregning for meget lange kontekster (128K), hvilket gør langkontekstinferens betydeligt billigere.
• **Mixture-of-Experts (MoE)-rygrad og Multi-head Latent Attention (MLA)**V3-familien bruger MoE til effektivt at øge kapaciteten (store nominelle parameterantal med begrænset aktivering pr. token) sammen med MLA-metoder til at opretholde kvalitet og kontrollere beregning.

Tekniske specifikationer (kortfattet tabel)

• Nominelt parameterområde: ~671B – 685B (variantafhængig).
• Kontekstvindue (dokumenteret reference): 128,000-symboler (128K) i vLLM/referencekonfigurationer.
• Bemærk: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; reduceret opmærksomhedskompleksitet for lange kontekster.
• Numerisk og træningspræcision: BF16 / F32 og komprimerede kvantiserede formater (F8_E4M3 osv.) tilgængelige til distribution.
• Arkitektonisk familie: MoE (blanding af eksperter)-rygrad med aktiveringsøkonomi pr. token.
• Indgang / udgang: standard tokeniseret tekstinput (understøtter chat-/beskedformater); understøtter værktøjskald (API-primitiver til værktøjsbrug) og både interaktive chat-lignende kald og programmatiske fuldførelser via API.
• Tilbudte varianter: v3.2, v3.2-Exp (eksperimentel, DSA-debut), v3.2-Speciale (ræsonnement først, kun API på kort sigt).

Benchmark ydeevne

Høj beregningsevne V3.2-Speciale når paritet med eller overgår moderne high-end-modeller på adskillige benchmarks for ræsonnement/matematik/kodning og opnår topkarakterer på udvalgte elite matematikopgaver. Forhåndsudgaven fremhæver paritet med modeller som GPT-5 / Kimi K2 på udvalgte benchmarks for ræsonnement, specifikke forbedringer i forhold til tidligere DeepSeek R1/V3-baselines:

• FORMÅL: forbedret fra 70.0 til 87.5 (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
• Hjælper: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Sammenligning med andre modeller (højt niveau)

• Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (offentlige påstande): DeepSeek-forfattere og adskillige pressekanaler hævder paritet eller overlegenhed på udvalgte ræsonnement- og kodningsopgaver for Speciale-varianten, samtidig med at de understreger omkostningseffektivitet og åben licensering som differentiatorer.
• Vs åbne modeller (Olmo, Nemotron, Moonshot osv.): DeepSeek fremhæver agenttræning og DSA som nøgledifferentiatorer for effektivitet i lang kontekst.

Repræsentative anvendelsessager

• Agentiske systemer / orkestrering: multiværktøjsagenter (API'er, webscrapers, kodeudførelsesforbindelser), der drager fordel af "tænkning" på modelniveau + eksplicitte værktøjskaldsprimitiver.
• Lang dokumentationsræsonnement/analyse: Juridiske dokumenter, store forskningskorpora, mødeudskrifter — varianter med lang kontekst (128k tokens) giver dig mulighed for at gemme meget store kontekster i et enkelt opkald.
• Hjælp til kompleks matematik og kodning: V3.2-Speciale promoveres til avanceret matematisk ræsonnement og omfattende kodefejlfindingsopgaver i henhold til leverandørens benchmarks.
• Omkostningsfølsomme produktionsimplementeringer: DSA + prisændringer har til formål at sænke inferensomkostninger for arbejdsbelastninger med høj kontekst.

Sådan kommer du i gang med at brugeDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 API-priser i CometAPI, 20 % rabat på den officielle pris:

Påkrævede trin

• Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, bedes du registrere dig først
• Få adgangslegitimations-API-nøglen til grænsefladen. Klik på "Tilføj token" ved API-tokenet i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og send.
• Hent url'en til dette websted: https://api.cometapi.com/

Brug metoden

1. Vælg "deepseek-v3.2” endepunkt for at sende API-anmodningen og indstille anmodningsteksten. Forespørgselsmetoden og anmodningsteksten er hentet fra vores websteds API-dokument. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed.
2. Erstatte med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
3. Type Snak format: Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i indholdsfeltet – det er det, modellen vil svare på.
4. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.