DeepSeek V3.2 Exp API

DeepSeek V3.2 Exp is een experimenteel iteratie gebouwd op de V3.1 "Terminus"-lijn en bedoeld als een opstap naar DeepSeek's volgende-generatie architectuur. Het richt zich op efficiëntie (lagere trainings-/inferentiekosten) voor lange context werklasten, terwijl de outputkwaliteit van V3-klasse behouden bleef. Het bedrijf positioneerde het als een tussen- De bedoeling van de release is om nieuwe aandacht te valideren en ideeën te routeren, en niet zozeer om een generatiesprong te maken.

Belangrijkste kenmerken

DeepSeek Sparse Attention (DSA): een selectief aandachtmechanisme dat de aandacht berekent over een subset van tokens om de rekenkosten voor lange contexten te verlagen.
Twee eindpuntmodi: deepseek-chat (niet-denken/praten) en deepseek-reasoner (genereert een gedachteketen voorafgaand aan de antwoorden).
Vrijgavetype: Experimentele / “tussentijdse” openbare release (ontwikkelaarsforum + Hugging Face).
lagere rekenkracht, betere verwerking van lange contexten, snellere training/inferentie en substantieel lagere API-uitvoerkosten (het bedrijf heeft een API-prijsverlaging van ~50%+ voor dit model aangekondigd).

Technische details

DeepSeek Sparse Attention (DSA). DeepSeek V3.2 Exp integreert een mechanisme voor sparse-attention dat selectief aandacht besteedt aan een subset van eerdere tokens (in plaats van volledige dense self-attention). De release notes en de modelpagina benadrukken dat de trainingsconfiguratie bewust is afgestemd op V3.1-Terminus om isoleer de impact van het schaarse mechanismeDankzij deze afstemming kan DeepSeek vergelijkbare benchmarkscores claimen, terwijl de rekenkracht en inferentie worden verminderd.

Benchmarkprestaties

DeepSeek V3.2 Exp

Beperkingen en risico's

Experimentele status: op naam en DeepSeek's berichtgeving is de release experimenteel — geschikt voor testen en kostenbewuste implementaties, maar niet per se een kant-en-klare vervanging voor elke productiewerklast.
Nauwe regressies: kleine prestatiedalingen op sommige redeneringEr werden zware benchmarks gerapporteerd; ontwikkelaars moeten hun specifieke takenpakket valideren voordat ze overstappen.

Use cases

Kostengevoelige apps met lange context: zoeken naar documenten, samenvattingen van lange juridische of wetenschappelijke documenten, ophalen van meerdere documenten - uitgebreide generatie waarbij de lange context van belang is.
Chatbots op schaal: consumenten- of bedrijfschatdiensten die prioriteit geven aan doorvoer en prijs per token.
Gereedschap en automatisering: code-assistenten, JSON-gestructureerde tool-aanroepen en multi-turn workflows waarbij lagere kosten per token de economie ten goede komen.

Vergelijking met vergelijkbare modellen

DeepSeek V3 / R1 (eerdere DeepSeek-releases): DeepSeek V3.2 Exp is iteratieve — de MoE-sterktes van V3 blijven behouden, maar er wordt meer nadruk gelegd op schaarste ten behoeve van efficiëntie in plaats van op een toename van pure capaciteiten.
Antropische Claude: Claude richt zich op veiligheid en instructie-uitlijning; DeepSeek positioneert DeepSeek V3.2 Exp om te winnen op kosten + lange-context doorvoer als de pariteit standhoudt, zullen organisaties die tussen hen kiezen, handelen uitlijnings-/veiligheidsgereedschap (Claude) tegen kosten/lange-context-doorvoer (DeepSeek).
OpenAI GPT-klasse (GPT-4-familie): GPT-aanbiedingen benadrukken brede veiligheidsvoorzieningen en grootschalige ecosysteemintegraties; DeepSeek probeert te concurreren op betaalbaarheid en lange sequentieschaling in plaats van een één-op-één-functiepariteit voor alle veiligheids-/vangrailmetrieken.

Hoe te bellen DeepSeek V3.2 Exp API van CometAPI

Modelversie:


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