DeepSeek V3.2 Exp API

DeepSeek V3.2 Exp er en eksperimenterende iteration bygget på V3.1 "Terminus"-afstamningen og tænkt som et springbræt mod DeepSeeks næste generations arkitektur. Den fokuserer på effektivitet (lavere trænings-/inferensomkostninger) for lang kontekst arbejdsbelastninger, samtidig med at man sigtede mod at bevare outputkvalitet i V3-klassen. Virksomheden positionerede den som en mellemliggende udgivelse havde til formål at validere ny opmærksomhed og dirigere ideer snarere end et fuldt generationsspring.

Nøglefunktioner

DeepSeek Sparse Attention (DSA): en selektiv opmærksomhedsmekanisme, der beregner opmærksomhed over en delmængde af tokens for at sænke beregningsomkostningerne for lange kontekster.
To slutpunktstilstande: deepseek-chat (ikke-tænkende/snak) og deepseek-reasoner (genererer tankekæde før svar).
Udgivelsestype: Eksperimentel / "mellemliggende" offentlig udgivelse (udviklerforum + Hugging Face).
lavere beregningskrav, bedre håndtering af lang kontekst, hurtigere træning/inferens og væsentligt reducerede API-outputomkostninger (virksomheden annoncerede en API-prisreduktion på ~50%+ for denne model).

Tekniske detaljer

DeepSeek Sparse Attention (DSA). DeepSeek V3.2 Exp integrerer en sparse-attention-mekanisme, der selektivt fokuserer på en delmængde af tidligere tokens (i stedet for fuld tæt selvopmærksomhed). Udgivelsesnoterne og modelsiden understreger, at træningskonfigurationen bevidst blev justeret med V3.1-Terminus for at Isoler virkningen af den sparse mekanismeDenne tilpasning giver DeepSeek mulighed for at opnå lignende benchmark-scorer, samtidig med at det reducerer beregning og inferens.

Benchmark ydeevne

DeepSeek V3.2 Exp

Begrænsninger og risici

Eksperimentel status: udgivelsen er ved navn og DeepSeeks budskab eksperimenterende — god til test og omkostningsfølsom implementering, men ikke nødvendigvis en drop-in-erstatning for enhver produktionsarbejdsbyrde.
Smalle regressioner: små præstationsdyk på nogle ræsonnement-Der blev rapporteret om tunge benchmarks; udviklere bør validere deres specifikke opgavepakke, før de skifter.

Brug sager

Omkostningsfølsomme apps med lang kontekst: dokumentsøgning, juridisk eller videnskabelig opsummering af lange dokumenter, hentning af flere dokumenter - udvidet generering, hvor lang kontekst er vigtig.
Chatbots i stor skala: forbruger- eller virksomhedschattjenester, der prioriterer gennemløb og pris pr. token.
Værktøjsfremstilling og automatisering: kodeassistenter, JSON-strukturerede værktøjskald og multi-turn-arbejdsgange, hvor reducerede omkostninger pr. token hjælper med økonomien.

Sammenligning med sammenlignelige modeller

DeepSeek V3 / R1 (tidligere DeepSeek-udgivelser): DeepSeek V3.2 Exp er iterativ — den bevarer V3's MoE-styrker, men fremmer sparshed for effektivitet snarere end øget rå kapacitet.
Antropiske Claude: Claude fokuserer på sikkerhed og instruktionstilpasningDeepSeek positionerer DeepSeek V3.2 Exp til at vinde omkostninger + lang kontekstgennemstrømning hvis pariteten holder. Organisationer, der vælger mellem dem, vil handle justerings-/sikkerhedsværktøj (Claude) versus omkostnings-/langkontekst-gennemstrømning (DeepSeek).
OpenAI GPT-klasse (GPT-4-familien): GPT-tilbud lægger vægt på brede sikkerhedsforanstaltninger og integrationer af store økosystemer; DeepSeek forsøger at konkurrere på overkommelighed og skalering af lange sekvenser snarere end en én-til-én funktionsparitet på alle sikkerheds-/autoværnsmålinger.

Sådan ringer du DeepSeek V3.2 Exp API fra CometAPI

Modelversion:


`deepseek-v3.2-exp`
`DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking`
`DeepSeek-V3.2-Exp-thinking`