Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3.2 in de V3-serie van DeepSeek: een grote taalmodelfamilie die zich richt op 'inferentie' en is geoptimaliseerd voor het gebruik van agentische tools, redeneren in lange contexten en kostenefficiënte implementatie.

Wat is DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 is de nieuwste productieversie in DeepSeek V3 familie: een grote, op redeneren gerichte open-gewicht taalmodelfamilie, ontworpen voor lange-context begrip, robuust agent/tool gebruik, geavanceerd redeneren, coderen en wiskundeDe release bundelt meerdere varianten (productieversie V3.2 en een krachtige V3.2-Speciale). Het project benadrukt kostenefficiënte lange-context-inferentie via een nieuw mechanisme voor spaarzame aandacht, genaamd DeepSeek Sparse Attention (DSA) en agenten / “denkende” workflows (“Denken in Tool-Use”).

Belangrijkste kenmerken (hoog niveau)

DeepSeek Sparse Attention (DSA): een mechanisme met spaarzame aandacht dat bedoeld is om de rekenkracht in scenario's met een lange context drastisch te verminderen, terwijl het redeneren op lange afstand behouden blijft. (Kern van het onderzoek; gebruikt in V3.2-Exp.)
Agentisch denken + integratie van gereedschapsgebruik: V3.2 benadrukt het inbedden van 'denken' in het gebruik van gereedschappen: het model kan in redeneer-denkmodi en in niet-denkende (normale) modi werken bij het aanroepen van gereedschappen, waardoor de besluitvorming bij taken met meerdere stappen en de orkestratie van gereedschappen wordt verbeterd.
Grootschalige pijplijn voor agentgegevenssynthese: DeepSeek rapporteert een trainingscorpus en agent-synthese-pijplijn die duizenden omgevingen en tienduizenden complexe instructies omvat om de robuustheid voor interactieve taken te verbeteren.
DeepSeek Sparse Attention (DSA):DSA is een fijnmazige sparse-attentionmethode die werd geïntroduceerd in de V3.2-lijn (voor het eerst in V3.2-Exp) en die de aandachtcomplexiteit reduceert (van naïeve O(L²) naar een O(L·k)-stijl met k ≪ L), waarbij een kleinere set sleutel/waarde-tokens per querytoken wordt geselecteerd. Het resultaat is een aanzienlijk lager geheugen/rekenkrachtverbruik voor zeer lange contexten (128K), waardoor lange-context-inferentie aanzienlijk goedkoper wordt.
Mixture-of-Experts (MoE)-ruggengraat en Multi-head Latent Attention (MLA):De V3-familie maakt gebruik van MoE om de capaciteit efficiënt te vergroten (grote nominale parameteraantallen met beperkte activering per token), samen met MLA-methoden om de kwaliteit te behouden en de rekenkracht te controleren.

Technische specificaties (beknopte tabel)

Nominaal parameterbereik: ~671B – 685B (variantafhankelijk).
Contextvenster (gedocumenteerde referentie): 128,000 tokens (128K) in vLLM/referentieconfiguraties.
Aandacht: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; verminderde aandachtcomplexiteit voor lange contexten.
Numerieke en trainingsprecisie: BF16/F32 en gecomprimeerde gekwantiseerde formaten (F8_E4M3 etc.) zijn beschikbaar voor distributie.
Architectonische familie: MoE (mixture-of-experts)-ruggengraat met per-token-activatie-economie.
Invoer/uitvoer: standaard getokeniseerde tekstinvoer (chat-/berichtformaten worden ondersteund); ondersteunt tool-aanroepen (tool-use API-primitieven) en zowel interactieve chat-stijl aanroepen als programmatische aanvullingen via API.
Aangeboden varianten: v3.2, v3.2-Exp (experimenteel, DSA-debuut), v3.2-Speciale (redenering eerst, API-only op korte termijn).

Benchmarkprestaties

Hoge rekenkracht V3.2-Speciale Bereikt pariteit of overtreft hedendaagse high-end modellen op verschillende benchmarks voor redeneren, wiskunde en programmeren, en behaalt topscores op geselecteerde elite wiskundige probleemsets. De preprint benadrukt pariteit met modellen zoals GPT-5 / Kimi K2 op geselecteerde benchmarks voor redeneren, en specifieke verbeteringen ten opzichte van eerdere DeepSeek R1/V3-baselines:

doel: verbeterd van 70.0 naar 87.5 (Δ +17.5).
GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
Hulp: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Vergelijking met andere modellen (hoog niveau)

Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (openbare claims): Auteurs van DeepSeek en diverse persbureaus beweren dat de Speciale-variant gelijkwaardig of zelfs superieur is aan bepaalde redeneer- en coderingstaken, terwijl ze de nadruk leggen op kostenefficiëntie en open licenties als onderscheidende kenmerken.
Vs. open modellen (Olmo, Nemotron, Moonshot, etc.): DeepSeek benadrukt agenttraining en DSA als belangrijke onderscheidende kenmerken voor efficiëntie in lange contexten.

Representatieve use cases

Agentsystemen / orkestratie: multi-tool-agenten (API's, webscrapers, code-uitvoeringsconnectoren) die profiteren van 'denken' op modelniveau + expliciete primitieven voor het aanroepen van tools.
Redenering/analyse van een lang document: juridische documenten, grote onderzoekscorpora, transcripties van vergaderingen: met de varianten met lange context (128k tokens) kunt u zeer grote contexten in één gesprek bewaren.
Hulp bij complexe wiskunde en codering: V3.2-Speciale wordt gepromoot voor geavanceerde wiskundige redeneerfuncties en uitgebreide codedebugtaken volgens benchmarks van leveranciers.
Kostenbewuste productie-implementaties: Wijzigingen in DSA + -prijzen zijn bedoeld om de inferentiekosten voor workloads met een hoge context te verlagen.

Hoe te beginnen met het gebruikDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 API-prijzen in CometAPI, 20% korting op de officiële prijs:


Invoertokens	$0.22
Uitvoertokens	$0.35

Vereiste stappen

Inloggen cometapi.com. Als u nog geen gebruiker van ons bent, registreer u dan eerst
Haal de API-sleutel voor de toegangsgegevens van de interface op. Klik op 'Token toevoegen' bij de API-token in het persoonlijke centrum, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en verstuur.
Haal de url van deze site op: https://api.cometapi.com/

Gebruik methode

Selecteer de optie "deepseek-v3.2"eindpunt om de API-aanvraag te versturen en de aanvraagbody in te stellen. De aanvraagmethode en de aanvraagbody zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor uw gemak.
Vervangen met uw werkelijke CometAPI-sleutel van uw account.
kies Kat formaat: Voer uw vraag of verzoek in het inhoudsveld in. Hierop zal het model reageren.
Verwerk het API-antwoord om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.