DeepSeek-V3.2

Czym jest DeepSeek v3.2?

DeepSeek v3.2 to najnowsze produkcyjne wydanie z rodziny DeepSeek V3: rodzina dużych modeli językowych o otwartych wagach, stawiających rozumowanie na pierwszym miejscu, zaprojektowana do rozumienia długiego kontekstu, solidnego użycia agentów/narzędzi, zaawansowanego rozumowania, programowania i matematyki. Wydanie obejmuje wiele wariantów (produkcyjny V3.2 oraz wysokowydajny V3.2-Speciale). Projekt kładzie nacisk na ekonomiczne wnioskowanie dla długich kontekstów dzięki nowemu mechanizmowi rzadkiej uwagi o nazwie DeepSeek Sparse Attention (DSA) oraz przepływom pracy agentów/„myślenia” („Thinking in Tool-Use”).

Główne funkcje (wysoki poziom)

• DeepSeek Sparse Attention (DSA): mechanizm rzadkiej uwagi mający na celu znaczną redukcję obliczeń w scenariuszach z długim kontekstem przy zachowaniu długozasięgowego rozumowania. (Kluczowa teza badawcza; używany w V3.2-Exp.)
• Myślenie agentowe + integracja z użyciem narzędzi: V3.2 kładzie nacisk na osadzenie „myślenia” w korzystaniu z narzędzi: model może działać w trybach rozumowania/myślenia oraz w trybach bez myślenia (normalnych) podczas wywołań narzędzi, co poprawia podejmowanie decyzji w wieloetapowych zadaniach i orkiestrację narzędzi.
• Szerokoskalowy potok syntezy danych agentów: DeepSeek informuje o korpusie treningowym i potoku syntezy agentów obejmujących tysiące środowisk i dziesiątki tysięcy złożonych instrukcji, aby zwiększyć odporność w zadaniach interaktywnych.
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA to drobnoziarnista metoda rzadkiej uwagi wprowadzona w linii V3.2 (najpierw w V3.2-Exp), która redukuje złożoność uwagi (z naiwnej O(L²) do stylu O(L·k) z k ≪ L), wybierając mniejszy zbiór tokenów klucz/wartość na token zapytania. Efektem jest znacznie niższe zużycie pamięci/obliczeń dla bardzo długich kontekstów (128K), co istotnie obniża koszt wnioskowania.
• Szkielet Mixture-of-Experts (MoE) i Multi-head Latent Attention (MLA): rodzina V3 wykorzystuje MoE do efektywnego zwiększania pojemności (duża nominalna liczba parametrów przy ograniczonej aktywacji na token) wraz z MLA, aby utrzymać jakość i kontrolować koszty obliczeń.

Specyfikacja techniczna (zwięzła tabela)

• Nominalny zakres parametrów: ~671B – 685B (zależnie od wariantu).
• Okno kontekstu (udokumentowane odniesienie): 128,000 tokenów (128K) w konfiguracjach vLLM/reference.
• Uwaga: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; zredukowana złożoność uwagi dla długich kontekstów.
• Precyzja obliczeń i treningu: BF16 / F32 oraz skompresowane, kwantyzowane formaty (F8_E4M3 itp.) dostępne w dystrybucji.
• Rodzina architektoniczna: szkielet MoE (mixture-of-experts) z ograniczoną aktywacją na token.
• Wejście/wyjście: standardowy ztokenizowany tekst wejściowy (obsługa formatów czatu/wiadomości); obsługuje wywołania narzędzi (prymitywy API do użycia narzędzi) oraz zarówno interaktywne wywołania w stylu czatu, jak i programowe uzupełnienia przez API.
• Oferowane warianty: v3.2, v3.2-Exp (eksperymentalny, debiut DSA), v3.2-Speciale (nastawiony na rozumowanie, tymczasowo tylko przez API).

Wydajność w benchmarkach

Wysokowydajny V3.2-Speciale osiąga parytet lub przewyższa współczesne modele z najwyższej półki na kilku benchmarkach rozumowania/matematyki/kodowania i uzyskuje czołowe wyniki na wybranych elitarnych zestawach zadań matematycznych. Preprint podkreśla parytet z modelami takimi jak GPT-5 / Kimi K2 na wybranych benchmarkach rozumowania, a także konkretne poprawy względem wcześniejszych baz DeepSeek R1/V3:

• AIME: wzrost 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).
• Aider: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Porównanie z innymi modelami (wysoki poziom)

• W porównaniu z GPT-5 / Gemini 3 Pro (deklaracje publiczne): autorzy DeepSeek i część mediów twierdzą o parytecie lub przewadze w wybranych zadaniach rozumowania i kodowania dla wariantu Speciale, podkreślając jednocześnie efektywność kosztową i otwartą licencję jako wyróżniki.
• W porównaniu z modelami otwartymi (Olmo, Nemotron, Moonshot itd.): DeepSeek wskazuje szkolenie agentowe i DSA jako kluczowe wyróżniki dla efektywności w długim kontekście.

Przykładowe zastosowania

• Systemy agentowe/orkiestracja: wielonarzędziowi agenci (API, skrapery sieciowe, łączniki wykonujące kod), którzy korzystają na „myśleniu” na poziomie modelu + jawnych prymitywach wywołań narzędzi.
• Rozumowanie/analiza długich dokumentów: dokumenty prawne, duże zbiory prac badawczych, transkrypcje spotkań — warianty z długim kontekstem (128k tokenów) pozwalają utrzymać bardzo duże konteksty w jednym wywołaniu.
• Złożona matematyka i pomoc w kodowaniu: V3.2-Speciale jest promowany do zaawansowanego rozumowania matematycznego i szeroko zakrojonego debugowania kodu według benchmarków dostawcy.
• Wdrożenia produkcyjne wrażliwe na koszty: DSA + zmiany cenowe mają obniżyć koszty wnioskowania dla obciążeń o wysokim kontekście.

Jak zacząć korzystać z DeepSeek v3.2 API

Cennik API DeepSeek v3.2 w CometAPI，20% taniej niż cena oficjalna:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
• Uzyskaj klucz API poświadczeń dostępowych interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji API token w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.
• Uzyskaj adres URL tego serwisu: https://api.cometapi.com/

Sposób użycia

1. Wybierz endpoint „deepseek-v3.2”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metodę i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy także test w Apifox.
2. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta.
3. Wybierz format Chat: wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model.
4. .Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.