Deepseek v3.2 API

DeepSeek V3.2 z serii DeepSeek V3: rodzina dużych modeli językowych „nastawionych na wnioskowanie”, zoptymalizowanych pod kątem wykorzystania narzędzi agentowych, wnioskowania długokontekstowego i ekonomicznego wdrożenia.

Czym jest DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 jest najnowszą wersją produkcyjną DeepSeek V3 rodzina: duża, oparta na rozumowaniu, otwarta rodzina modeli językowych zaprojektowana dla rozumienie długiego kontekstu, solidne wykorzystanie agentów/narzędzi, zaawansowane rozumowanie, kodowanie i matematykaWersja zawiera wiele wariantów (wersję produkcyjną V3.2 i wysokowydajną V3.2-Speciale). Projekt kładzie nacisk na ekonomiczne wnioskowanie długokontekstowe za pomocą nowego mechanizmu rzadkiej uwagi o nazwie DeepSeek Sparse Attention (DSA) i agentów / przepływów pracy „myślących” („Myślenie w zakresie używania narzędzi”).

Główne cechy (wysoki poziom)

DeepSeek Sparse Attention (DSA): mechanizm rozproszonej uwagi, mający na celu drastyczne zmniejszenie obliczeń w scenariuszach długokontekstowych, przy jednoczesnym zachowaniu wnioskowania długoterminowego. (Główne twierdzenie badawcze; stosowane w V3.2-Exp.)
Myślenie agentowe + integracja wykorzystania narzędzi: Wersja 3.2 kładzie nacisk na włączenie „myślenia” do korzystania z narzędzi: model może działać w trybach rozumowania i myślenia oraz w trybach bezmyślenia (normalnych) podczas wywoływania narzędzi, co usprawnia podejmowanie decyzji w zadaniach wieloetapowych i orkiestrację narzędzi.
Proces syntezy danych agentów na dużą skalę: DeepSeek informuje o korpusie szkoleniowym i procesie syntezy agentów obejmującym tysiące środowisk i dziesiątki tysięcy złożonych instrukcji, co ma na celu zwiększenie odporności na zadania interaktywne.
DeepSeek Sparse Attention (DSA):DSA to drobnoziarnista metoda uwagi rzadkiej wprowadzona w wersji V3.2 (po raz pierwszy w wersji V3.2-Exp), która redukuje złożoność uwagi (z naiwnego O(L²) do O(L·k) z k ≪ L), wybierając mniejszy zestaw tokenów klucz/wartość na token zapytania. Rezultatem jest znacznie mniejsze zapotrzebowanie na pamięć/obliczenia w przypadku bardzo długich kontekstów (128 KB), co znacznie obniża koszty wnioskowania w długich kontekstach.
**Mieszanka ekspertów (MoE) i wielogłowicowa ukryta uwaga (MLA)**Rodzina V3 wykorzystuje MoE w celu efektywnego zwiększenia wydajności (duża nominalna liczba parametrów z ograniczoną aktywacją na token) wraz z metodami MLA w celu utrzymania jakości i kontroli obliczeń.

Dane techniczne (zwięzła tabela)

Zakres parametrów nominalnych: ~671B - 685B (zależnie od wariantu).
Okno kontekstowe (udokumentowane odniesienie): Tokeny 128,000 (128K) w konfiguracjach vLLM/reference.
Uwaga: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; zmniejszona złożoność uwagi w długich kontekstach.
Precyzja numeryczna i szkoleniowa: BF16 / F32 i skompresowane formaty kwantowe (F8_E4M3 itp.) dostępne do dystrybucji.
Rodzina architektoniczna: Podstawa MoE (mieszanka ekspertów) z ekonomią aktywacji na żeton.
Wejście/wyjście: standardowe tokenizowane wprowadzanie tekstu (obsługiwane formaty czatu/wiadomości); obsługuje wywołania narzędzi (prymitywy API korzystania z narzędzi) oraz interaktywne wywołania w stylu czatu i programowe uzupełnianie za pomocą API.
Oferowane warianty: v3.2, v3.2-Exp (eksperymentalny, debiut DSA), v3.2-Speciale (najpierw rozumowanie, w krótkim okresie tylko API).

Wydajność wzorcowa

Wysokowydajny V3.2-Speciale Osiąga parzystość lub przewyższa współczesne modele high-end w kilku testach wnioskowania/matematyki/kodowania, a także osiąga najwyższe wyniki w wybranych, elitarnych zestawach zadań matematycznych. Preprint podkreśla parzystość z modelami takimi jak GPT-5/Kimi K2 w wybranych testach wnioskowania, a także konkretne ulepszenia w porównaniu z wcześniejszymi wersjami bazowymi DeepSeek R1/V3:

CEL: poprawiono z 70.0 do 87.5 (Δ +17.5).
GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
Pomocnik: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Porównanie z innymi modelami (wysoki poziom)

W porównaniu z GPT-5 / Gemini 3 Pro (publiczne zapewnienia): Autorzy DeepSeek oraz kilka redakcji prasowych twierdzą, że wariant Speciale jest porównywalny lub lepszy w wybranych zadaniach z zakresu rozumowania i kodowania, podkreślając jednocześnie opłacalność i otwarte licencjonowanie jako czynniki różnicujące.
W porównaniu z modelami otwartymi (Olmo, Nemotron, Moonshot itp.): DeepSeek podkreśla, że szkolenie agentów i DSA są kluczowymi czynnikami różnicującymi efektywność długoterminowego kontekstu.

Przykładowe przypadki użycia

Systemy agentowe / orkiestracja: agenci wielonarzędziowi (interfejsy API, web scrapery, łączniki do wykonywania kodu), którzy korzystają z „myślenia” na poziomie modelu + jawnych prymitywów wywołań narzędzi.
Rozumowanie/analiza długiego dokumentu: dokumenty prawne, duże korpusy badawcze, transkrypcje spotkań — warianty o długim kontekście (128 tys. tokenów) umożliwiają przechowywanie bardzo obszernych kontekstów w jednym połączeniu.
Kompleksowa pomoc w zakresie matematyki i kodowania: V3.2-Speciale jest promowany za zaawansowane rozumowanie matematyczne i rozbudowane zadania debugowania kodu zgodnie z testami dostawcy.
Wdrożenia produkcyjne wrażliwe na koszty: Zmiany cen DSA + mają na celu obniżenie kosztów wnioskowania w przypadku obciążeń wysokiego kontekstu.

Jak zacząć korzystaćDeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:


Tokeny wejściowe	$0.22
Tokeny wyjściowe	$0.35

Wymagane kroki

Zaloguj się do pl.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/

Użyj metody

Wybierz "deepseek-v3.2” punkt końcowy do wysłania żądania API i ustawienia treści żądania. Metoda żądania i treść żądania są pobierane z naszej witryny internetowej API doc. Nasza witryna internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody.
Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
Wybierz Czat format: Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — na to odpowie model.
.Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.