Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3.2 aus der V3-Serie von DeepSeek: eine Familie großer Sprachmodelle mit Fokus auf Inferenz, optimiert für den Einsatz mit agentenbasierten Tools, kontextbezogenes Schließen und kosteneffiziente Bereitstellung.

Was ist DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 ist die neueste Produktionsversion von DeepSeek V3 Familie: eine große, auf logisches Denken ausgerichtete, offene Sprachmodellfamilie, die für Langzeitkontextverständnis, robuste Agenten-/Werkzeugnutzung, fortgeschrittenes Schlussfolgerungsvermögen, Programmierung und MathematikDie Veröffentlichung umfasst mehrere Varianten (Produktionsversion V3.2 und eine leistungsstarke Version V3.2-Speciale). Das Projekt legt Wert auf kosteneffiziente Langzeitkontextinferenz durch einen neuen Mechanismus für spärliche Aufmerksamkeit. DeepSeek Sparse Attention (DSA) und Agenten / „Denkprozesse“ („Denken im Werkzeuggebrauch“).

Hauptmerkmale (Überblick)

DeepSeek Sparse Attention (DSA): Ein Mechanismus zur Nutzung spärlicher Aufmerksamkeit, der den Rechenaufwand in Szenarien mit langem Kontext drastisch reduzieren und gleichzeitig das langfristige Denken erhalten soll. (Kernforschungsbehauptung; verwendet in) V3.2-Exp.)
Agentisches Denken + Integration des Werkzeuggebrauchs: V3.2 betont die Einbettung des „Denkens“ in die Werkzeugnutzung: Das Modell kann beim Aufruf von Werkzeugen sowohl im Modus des logischen Denkens als auch im Modus des Nicht-Denkens (normalen Modus) arbeiten, wodurch die Entscheidungsfindung bei mehrstufigen Aufgaben und die Werkzeugorchestrierung verbessert werden.
Pipeline zur Synthese groß angelegter Agentendaten: DeepSeek berichtet über einen Trainingskorpus und eine Agentensynthese-Pipeline, die Tausende von Umgebungen und Zehntausende von komplexen Anweisungen umfasst, um die Robustheit bei interaktiven Aufgaben zu verbessern.
**DeepSeek Sparse Attention (DSA)**DSA ist eine feingranulare Methode zur spärlichen Aufmerksamkeitssteuerung, die in der V3.2-Reihe (erstmals in V3.2-Exp) eingeführt wurde. Sie reduziert die Aufmerksamkeitskomplexität (von naivem O(L²) auf O(L·k) mit k ≪ L), indem sie pro Abfragetoken eine kleinere Menge an Schlüssel/Wert-Paaren auswählt. Das Ergebnis ist ein deutlich geringerer Speicher- und Rechenaufwand für sehr lange Kontexte (128 KB), wodurch die Inferenz über lange Kontexte wesentlich effizienter wird.
**Mixture-of-Experts (MoE)-Backbone und Multi-Head Latent Attention (MLA)**Die V3-Familie nutzt MoE, um die Kapazität effizient zu erhöhen (große nominale Parameteranzahlen bei begrenzter Aktivierung pro Token), sowie MLA-Methoden, um die Qualität zu erhalten und den Rechenaufwand zu kontrollieren.

Technische Daten (Kurztabelle)

Nominaler Parameterbereich: ~671B – 685B (variantenabhängig).
Kontextfenster (dokumentierte Referenz): 128,000-Token (128K) in vLLM/Referenzkonfigurationen.
Hinweis: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; reduzierte Aufmerksamkeitskomplexität für lange Kontexte.
Numerische und Trainingsgenauigkeit: BF16 / F32 und komprimierte quantisierte Formate (F8_E4M3 usw.) stehen zur Verteilung zur Verfügung.
Architektonische Familie: MoE-Backbone (Mixture-of-Experts) mit Token-basierter Aktivierungsökonomie.
Eingabe/Ausgabe: Standardisierte tokenisierte Texteingabe (Chat-/Nachrichtenformate werden unterstützt); unterstützt Tool-Aufrufe (API-Primitive zur Tool-Nutzung) sowie interaktive Aufrufe im Chat-Stil und programmatische Vervollständigungen über die API.
Angebotene Varianten: v3.2, v3.2-Exp (experimentell, DSA-Debüt), v3.2-Speciale (Grundsätzlich logisches Denken, kurzfristige API-Lösung).

Benchmark-Leistung

Hochleistungsrechner V3.2-Speciale Erreicht oder übertrifft zeitgenössische High-End-Modelle bei mehreren Benchmarks für logisches Denken, Mathematik und Programmierung und erzielt Spitzenwerte bei ausgewählten anspruchsvollen Mathematikaufgaben. Der Preprint hebt die Gleichwertigkeit mit Modellen wie GPT-5/Kimi K2 bei ausgewählten Benchmarks für logisches Denken sowie spezifische Verbesserungen gegenüber früheren DeepSeek R1/V3-Baselines hervor.

ZIEL: verbesserte sich von 70.0 auf 87.5 (Δ +17.5).
GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
Helfer: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Vergleich mit anderen Modellen (übergeordnetes Niveau)

Im Vergleich zu GPT-5 / Gemini 3 Pro (öffentliche Angaben): Die Autoren von DeepSeek und mehrere Presseorgane behaupten, dass die Variante Speciale bei ausgewählten Aufgaben des logischen Denkens und Codierens gleichwertig oder sogar überlegen sei, wobei sie Kosteneffizienz und offene Lizenzierung als Unterscheidungsmerkmale hervorheben.
Im Vergleich zu offenen Modellen (Olmo, Nemotron, Moonshot usw.): DeepSeek hebt agentenbasiertes Training und DSA als entscheidende Unterscheidungsmerkmale für die Effizienz im Langzeitkontext hervor.

Repräsentative Anwendungsfälle

Agentensysteme / Orchestrierung: Multitool-Agenten (APIs, Web-Scraper, Code-Ausführungs-Konnektoren), die von modellbasiertem „Denken“ + expliziten Tool-Aufruf-Primitiven profitieren.
Argumentation/Analyse langer Dokumente: Rechtsdokumente, große Forschungskorpora, Besprechungsprotokolle – Varianten mit langem Kontext (128k Tokens) ermöglichen es Ihnen, sehr große Kontexte in einem einzigen Anruf zu speichern.
Unterstützung bei komplexen Mathematik- und Programmieraufgaben: V3.2-Speciale wird gemäß den Benchmarks des Herstellers für fortgeschrittene mathematische Argumentationsfähigkeiten und umfangreiche Code-Debugging-Aufgaben empfohlen.
Kostensensible Produktionsimplementierungen: DSA + Preisänderungen zielen darauf ab, die Inferenzkosten für kontextintensive Workloads zu senken.

Wie man mit der Nutzung beginntDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 API-Preise in CometAPI, 20 % Rabatt auf den offiziellen Preis:


Eingabetoken	$0.22
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Erforderliche Schritte

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