Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3.2 i DeepSeeks V3-serie: en stor språkmodellfamilie med fokus på slutninger, optimalisert for bruk av agentiske verktøy, langkontekstresonnement og kostnadseffektiv distribusjon.

Hva er DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 er den nyeste produksjonsutgivelsen i DeepSeek V3 familie: en stor, resonneringsorientert åpenvekts språkmodellfamilie designet for langsiktig forståelse, robust agent-/verktøybruk, avansert resonnering, koding og matematikkUtgivelsen inneholder flere varianter (produksjons-V3.2 og en høytytende V3.2-Speciale). Prosjektet vektlegger kostnadseffektiv langkontekst-inferens gjennom en ny sparsom oppmerksomhetsmekanisme kalt DeepSeek Sparse Attention (DSA) og agenter / «tenknings»-arbeidsflyter («Tenkning i verktøybruk»).

Hovedfunksjoner (høyt nivå)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): en sparsom oppmerksomhetsmekanisme som har til hensikt å redusere beregningsevnen dramatisk i langsiktige scenarier, samtidig som langsiktig resonnement bevares. (Kjerneforskningspåstand; brukt i V3.2-Exp.)
• Agenttenkning + integrering av verktøybruk: V3.2 vektlegger å integrere «tenkning» i verktøybruk: modellen kan operere i resonnerings-tenkningsmoduser og i ikke-tenkningsmoduser (normale) når den kaller verktøy, noe som forbedrer beslutningstaking i flertrinnsoppgaver og verktøyorkestrering.
• Storskala agentdatasyntese-rørledning: DeepSeek rapporterer et treningskorpus og en agentsyntese-pipeline som spenner over tusenvis av miljøer og titusenvis av komplekse instruksjoner for å forbedre robustheten for interaktive oppgaver.
• **DeepSeek Sparse Attention (DSA)**DSA er en finmasket sparse attention-metode introdusert i V3.2-linjen (først i V3.2-Exp) som reduserer attention-kompleksiteten (fra naiv O(L²) til en O(L·k)-stil med k ≪ L), ved å velge et mindre sett med nøkkel-/verditokener per spørretoken. Resultatet er betydelig lavere minne/beregningsbehov for svært lange kontekster (128K), noe som gjør langkontekst-inferens betydelig billigere.
• **Blandings-av-eksperter (MoE)-ryggrad og latent oppmerksomhet med flere hoder (MLA)**V3-familien bruker MoE for å øke kapasiteten effektivt (store nominelle parameterantall med begrenset aktivering per token) sammen med MLA-metoder for å opprettholde kvalitet og kontrollere beregning.

Tekniske spesifikasjoner (konsis tabell)

• Nominelt parameterområde: ~671B - 685B (variantavhengig).
• Kontekstvindu (dokumentert referanse): 128,000-symboler (128K) i vLLM/referansekonfigurasjoner.
• Oppmerksomhet: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; redusert oppmerksomhetskompleksitet for lange kontekster.
• Numerisk og treningspresisjon: BF16/F32 og komprimerte kvantiserte formater (F8_E4M3 osv.) tilgjengelig for distribusjon.
• Arkitektonisk familie: MoE-ryggrad (blanding av eksperter) med aktiveringsøkonomi per token.
• Inngang / utgang: standard tokenisert tekstinndata (støtter chat-/meldingsformater); støtter verktøykall (API-primitiver for verktøybruk) og både interaktive chat-lignende kall og programmatiske fullføringer via API.
• Tilbudte varianter: v3.2, v3.2-Exp (eksperimentell, DSA-debut), v3.2-Speciale (resonnement først, kun API på kort sikt).

Benchmark ytelse

Høy databehandling V3.2-Speciale når paritet med eller overgår moderne avanserte modeller på flere resonnerings-/matematikk-/kodingsbenchmarks, og oppnår toppkarakterer på utvalgte elite matteproblemsett. Forhåndsutskriften fremhever paritet med modeller som GPT-5 / Kimi K2 på utvalgte resonneringsbenchmarks, spesifikke forbedringer sammenlignet med tidligere DeepSeek R1/V3-grunnlinjer:

• FORMÅL: forbedret fra 70.0 til 87.5 (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 XNUMX → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 XNUMX → 73.3 (Δ +9.8).
• Aider: 57.0 XNUMX → 71.6 (Δ +14.6).

Sammenligning med andre modeller (overordnet nivå)

• Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (offentlige påstander): DeepSeek-forfattere og flere pressekanaler hevder paritet eller overlegenhet på utvalgte resonnements- og kodeoppgaver for Speciale-varianten, samtidig som de vektlegger kostnadseffektivitet og åpen lisensiering som differensierere.
• Vs åpne modeller (Olmo, Nemotron, Moonshot, osv.): DeepSeek fremhever agentopplæring og DSA som viktige differensierere for effektivitet over lang kontekst.

Representative brukstilfeller

• Agentiske systemer / orkestrering: multiverktøyagenter (API-er, webskrapere, kodeutførelseskoblinger) som drar nytte av "tenkning" på modellnivå + eksplisitte verktøykallsprimitiver.
• Langdokumentert resonnement/analyse: juridiske dokumenter, store forskningskorpuser, møteutskrifter – varianter med lang kontekst (128 000 tokens) lar deg beholde svært store kontekster i én samtale.
• Hjelp med kompleks matematikk og kodering: V3.2-Speciale promoteres for avansert matematisk resonnement og omfattende feilsøkingsoppgaver i henhold til leverandørens benchmarks.
• Kostnadssensitive produksjonsdistribusjoner: DSA + prisendringer har som mål å redusere inferenskostnader for arbeidsbelastninger med høy kontekst.

Hvordan komme i gang med brukenDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:

Nødvendige trinn

• Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først
• Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
• Få url til dette nettstedet: https://api.cometapi.com/

Bruk metoden

1. Velg "deepseek-v3.2” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
2. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
3. Velg Chat format: Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – dette er hva modellen vil svare på.
4. Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.