API de DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp es un experimental Iteración basada en el linaje V3.1 "Terminus" y pensada como un paso hacia la arquitectura de próxima generación de DeepSeek. Se centra en eficiencia (menor costo de entrenamiento/inferencia) para contexto largo cargas de trabajo, manteniendo al mismo tiempo la calidad de salida de clase V3. La empresa lo posicionó como un intermedio lanzamiento destinado a validar nuevas ideas de atención y enrutamiento en lugar de un salto generacional completo.

Características principales

• Atención dispersa de DeepSeek (DSA): un mecanismo de atención selectiva que calcula la atención sobre un subconjunto de tokens para reducir el costo computacional para contextos largos.
• Dos modos de punto final: deepseek-chat (sin pensar/conversar) y deepseek-reasoner (genera una cadena de pensamiento antes de las respuestas).
• Tipo de lanzamiento: Versión pública experimental/“intermedia” (foro de desarrolladores + Hugging Face).
• menor consumo de recursos, mejor manejo de contextos largos, entrenamiento/inferencia más rápidos y costos de salida de API sustancialmente reducidos (la compañía anunció un recorte de precio de API de aproximadamente 50%+ para este modelo).

Detalles técnicos

Atención dispersa de DeepSeek (DSA). DeepSeek V3.2 Exp integra un mecanismo de atención dispersa que atiende selectivamente a un subconjunto de tokens previos (en lugar de una autoatención densa completa). Las notas de la versión y la página del modelo enfatizan que la configuración de entrenamiento se alineó deliberadamente con V3.1-Terminus para... aislar el impacto del mecanismo dispersoEsa alineación permite a DeepSeek obtener puntuaciones de referencia similares y al mismo tiempo reducir el cálculo y la inferencia.

Rendimiento de referencia

Limitaciones y riesgos

• Estado experimental: Por nombre y el mensaje de DeepSeek, el lanzamiento es experimental — Bueno para pruebas e implementaciones rentables, pero no necesariamente un reemplazo directo para cada carga de trabajo de producción.
• Regresiones estrechas: Pequeñas caídas de rendimiento en algunos razonamiento-Se informaron puntos de referencia pesados; los desarrolladores deben validar su conjunto de tareas específico antes de cambiar.

Casos de uso

• Aplicaciones de contexto largo y sensibles a los costos: Búsqueda de documentos, resumen de documentos extensos de carácter legal o científico, recuperación de múltiples documentos y generación aumentada donde el contexto extenso es importante.
• Chatbots a escala: Servicios de chat para consumidores o empresas que priorizan el rendimiento y el precio por token.
• Herramientas y automatización: asistentes de código, llamadas a herramientas estructuradas en JSON y flujos de trabajo de múltiples turnos donde el costo reducido por token ayuda a la economía.

Comparación con modelos similares

• DeepSeek V3 / R1 (versiones anteriores de DeepSeek): DeepSeek V3.2 Exp es iterativo — conserva las fortalezas del MoE de V3 pero prioriza la escasez en pos de la eficiencia en lugar de aumentos de capacidad bruta.
• Claude Antrópico: Claude se centra en alineación de seguridad e instrucción; DeepSeek posiciona a DeepSeek V3.2 Exp para ganar en costo + rendimiento de contexto largo Si se mantiene la paridad, las organizaciones que elijan entre ellas intercambiarán herramientas de alineación/seguridad (Claude) y no Rendimiento de costo/contexto largo (DeepSeek).
• Clase GPT de OpenAI (familia GPT-4): Las ofertas de GPT enfatizan amplias barreras de seguridad e integraciones de ecosistemas a gran escala; DeepSeek intenta competir en Asequibilidad y escalabilidad de secuencias largas en lugar de una paridad de características uno a uno en cada métrica de seguridad/barandilla.

Como llamar DeepSeek V3.2 Exp API de CometAPI

Versión del modelo:

DeepSeek V3.2 Exp Precios de API en CometAPI: 20 % de descuento sobre el precio oficial.

• Tokens de entrada: $0.22/M tokens
• Tokens de salida: $0.35/M tokens

Pasos requeridos

• Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
• Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
• Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Método de uso

1. Seleccione la opción "deepseek-v3.2-expPunto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad.
2. Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
4. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración fluida. Detalles clave:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/messages
• Nombres de modelos: ""deepseek-v3.2-exp"o "DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking","DeepSeek-V3.2-Exp-thinking"
• Autenticación: Token portador a través de Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY encabezamiento
• Tipo de contenido: application/json .

Vea también Búsqueda profunda V3.1