Hva er DeepSeek v3.2?
DeepSeek v3.2 er den nyeste produksjonsutgivelsen i DeepSeek-familien V3: en stor, resonerings-først språkmodellfamilie med åpne vekter, designet for langkontekstforståelse, robust agent-/verktøybruk, avansert resonnering, koding og matematikk. Utgivelsen inkluderer flere varianter (produksjonsutgaven V3.2 og en høyytelses V3.2-Speciale). Prosjektet vektlegger kostnadseffektiv langkontekst-inferens gjennom en ny sparsom oppmerksomhetsmekanisme kalt DeepSeek Sparse Attention (DSA) og agent-/“tenke”-arbeidsflyter (“Tenkning i verktøybruk”).
Hovedfunksjoner (på høyt nivå)
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): en sparsommelig oppmerksomhetsmekanisme ment å drastisk redusere beregning i langkontekst-scenarier samtidig som langtrekkende resonnering bevares. (Kjernens forskningspåstand; brukt i
V3.2-Exp.) - Agentisk tenkning + integrert verktøybruk: V3.2 legger vekt på å bygge “tenkning” inn i verktøybruk: modellen kan operere i resonnerings-/tenkemoduser og i ikke-tenkende (normale) moduser ved verktøykall, noe som forbedrer beslutningstaking i flertrinnsoppgaver og orkestrering av verktøy.
- Storskala agent-datasyntese-pipeline: DeepSeek rapporterer et treningskorpus og en agent-syntese-pipeline som spenner over tusenvis av miljøer og titusener av komplekse instruksjoner for å forbedre robustheten i interaktive oppgaver.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA er en finmasket sparsom oppmerksomhetsmetode introdusert i V3.2-linjen (først i
V3.2-Exp) som reduserer oppmerksomhetskompleksitet (fra naiv O(L²) til en O(L·k)-stil med k ≪ L), ved å velge et mindre sett av key/value-tokens per query-token. Resultatet er vesentlig lavere minne-/beregningsbruk for svært lange kontekster (128K), som gjør langkontekst-inferens materiell billigere. - Mixture-of-Experts (MoE)-ryggrad og Multi-head Latent Attention (MLA): V3-familien bruker MoE for å øke kapasiteten effektivt (store nominelle parametertall 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 tokens (128K) i vLLM-/referanseoppsett.
- Oppmerksomhet: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; redusert oppmerksomhetskompleksitet for lange kontekster.
- Numerisk- og treningspresisjon: BF16 / F32 og komprimerte kvantiserte formater (F8_E4M3 etc.) tilgjengelig for distribusjon.
- Arkitekturfamilie: MoE (mixture-of-experts)-ryggrad med aktiveringsøkonomi per token.
- Input/output: standard tokenisert tekstinput (chat-/meldingsformater støttes); støtter verktøykall (API-primitiver for verktøybruk) og både interaktive chat-lignende kall og programmatiske kompletteringer via API.
- Tilgjengelige varianter:
v3.2,v3.2-Exp(eksperimentell, DSA-debut),v3.2-Speciale(resonnerings-først, kun API på kort sikt).
Benchmark-ytelse
Varianten med høy beregningskapasitet V3.2-Speciale når paritet eller overgår samtidige toppmodeller på flere resonnerings-/matte-/kode-benchmarks, og oppnår toppnivå på utvalgte elitesett med matematikkoppgaver. Preprinten fremhever paritet med modeller som GPT-5 / Kimi K2 på utvalgte resonnerings-benchmarks, med spesifikke forbedringer mot tidligere DeepSeek R1/V3-baser:
- AIME: forbedret fra 70.0 til 87.5 (Δ +17.5).
- GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
- LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
- Aider: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).
Sammenligning med andre modeller (på høyt nivå)
- Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (offentlige påstander): DeepSeek-forfattere og flere pressekilder hevder paritet eller overlegenhet på utvalgte resonnerings- og kodeoppgaver for Speciale-varianten, samtidig som kostnadseffektivitet og åpen lisensiering fremheves som differensiatorer.
- Vs åpne modeller (Olmo, Nemotron, Moonshot, etc.): DeepSeek fremhever agentisk trening og DSA som nøkkeldifferensiatorer for langkontekst-effektivitet.
Representative brukstilfeller
- Agentiske systemer / orkestrering: multi-verktøy-agenter (API-er, webskrapere, kodeeksekveringskoblinger) som drar nytte av modellnivå-“tenkning” + eksplisitte verktøykall-primitiver.
- Resonnering / analyse av lange dokumenter: juridiske dokumenter, store forskningskorpora, møtereferater — langkontekst-varianter (128k tokens) lar deg beholde svært store kontekster i én enkelt kall.
- Kompleks matte- og kodeassistanse:
V3.2-Specialemarkedsføres for avansert matematisk resonnering og omfattende feilsøking av kode ifølge leverandørens benchmarks. - Kostnadssensitive produksjonsutrullinger: DSA + prisendringer har som mål å senke inferenskostnader for arbeidslast med høy kontekst.
Slik kommer du i gang med å bruke DeepSeek v3.2 API
DeepSeek v3.2 API-priser i CometAPI，20% off the official price:
| Input Tokens | $0.22 |
|---|---|
| Output Tokens | $0.35 |
Nødvendige trinn
- Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, registrer deg først
- Hent API-nøkkelen (tilgangslegitimasjon) for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
- Hent URL-en til dette nettstedet:
https://api.cometapi.com/
Bruksmåte
- Velg endepunktet “
deepseek-v3.2” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. - Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
- Velg Chat-format: Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på.
- .Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.