DeepSeek v3.2 คืออะไร?
DeepSeek v3.2 เป็นรุ่นสำหรับใช้งานจริงล่าสุดในตระกูล DeepSeek V3: ตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ open-weight ที่ให้ความสำคัญกับการให้เหตุผลเป็นอันดับแรก ออกแบบมาสำหรับการทำความเข้าใจบริบทยาว การใช้งานเอเจนต์/เครื่องมือที่ทนทาน การให้เหตุผลขั้นสูง การเขียนโค้ด และคณิตศาสตร์ รุ่นนี้มาพร้อมหลายรุ่นย่อย (V3.2 สำหรับการผลิต และ V3.2-Speciale ประสิทธิภาพสูง) โครงการนี้เน้นการอนุมานบริบทยาวที่คุ้มค่า ผ่านกลไกความสนใจแบบเบาบางชนิดใหม่ชื่อ DeepSeek Sparse Attention (DSA) และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์/การ “คิด” (“Thinking in Tool-Use”)
คุณสมบัติหลัก (ระดับสูง)
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): กลไก sparse-attention ที่มีวัตถุประสงค์เพื่อลดการคำนวณอย่างมากในสถานการณ์บริบทยาว ในขณะยังคงความสามารถในการให้เหตุผลระยะไกลไว้ (ข้ออ้างอิงวิจัยหลัก; ใช้ใน
V3.2-Exp.) - การคิดแบบเอเจนต์ + การผสานการใช้เครื่องมือ: V3.2 เน้นการฝัง “การคิด” ลงในการใช้เครื่องมือ: โมเดลสามารถทำงานในโหมดการให้เหตุผล/การคิด และในโหมดไม่คิด (ปกติ) เมื่อเรียกใช้เครื่องมือ ช่วยปรับปรุงการตัดสินใจในงานหลายขั้นตอนและการออร์เคสเตรชันของเครื่องมือ
- ไปป์ไลน์สังเคราะห์ข้อมูลเอเจนต์ขนาดใหญ่: DeepSeek รายงานคอร์ปัสฝึกและไปป์ไลน์การสังเคราะห์เอเจนต์ที่ครอบคลุมสภาพแวดล้อมนับพันและคำสั่งซับซ้อนนับหมื่น เพื่อเพิ่มความทนทานสำหรับงานเชิงโต้ตอบ
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): DSA เป็นวิธี sparse attention แบบละเอียดที่ถูกนำมาใช้ในสาย V3.2 (เริ่มใน V3.2-Exp) ที่ช่วยลดความซับซ้อนของ attention (จากแบบง่าย O(L²) เป็นแบบ O(L·k) โดยที่ k ≪ L) โดยเลือกชุด key/value โทเค็นที่น้อยลงต่อหนึ่ง query โทเค็น ผลลัพธ์คือใช้หน่วยความจำ/การคำนวณลดลงอย่างมากสำหรับบริบทยาวมาก (128K) ทำให้การอนุมานบริบทยาวมีต้นทุนต่ำลงอย่างมีนัยสำคัญ
- โครงสร้างหลักแบบ Mixture-of-Experts (MoE) และ Multi-head Latent Attention (MLA): ตระกูล V3 ใช้ MoE เพื่อเพิ่มศักยภาพอย่างมีประสิทธิภาพ (จำนวนพารามิเตอร์โดยนามมาก แต่การกระตุ้นต่อโทเค็นจำกัด) ควบคู่กับวิธี MLA เพื่อรักษาคุณภาพและควบคุมการคำนวณ
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค (สรุปย่อ)
- ช่วงจำนวนพารามิเตอร์โดยนาม: ~671B – 685B (ขึ้นกับรุ่นย่อย).
- หน้าต่างบริบท (ตามเอกสารอ้างอิง): 128,000 โทเค็น (128K) ในการตั้งค่า vLLM/reference
- Attention: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; ลดความซับซ้อนของ attention สำหรับบริบทยาว
- ความละเอียดเชิงตัวเลขและการฝึก: BF16 / F32 และรูปแบบควอนไทซ์แบบบีบอัด (F8_E4M3 ฯลฯ) พร้อมสำหรับการจัดจำหน่าย
- ตระกูลสถาปัตยกรรม: โครงหลัก MoE (mixture-of-experts) ที่ประหยัดการกระตุ้นต่อโทเค็น
- อินพุต / เอาต์พุต: ข้อความที่ถูกทำให้เป็นโทเค็นมาตรฐาน (รองรับรูปแบบแชต/ข้อความ); รองรับการเรียกใช้เครื่องมือ (primitive ของ API สำหรับการใช้เครื่องมือ) และทั้งการเรียกแบบแชตเชิงโต้ตอบและการทำ completions เชิงโปรแกรมผ่าน API
- รุ่นที่มีให้:
v3.2,v3.2-Exp(เชิงทดลอง, เปิดตัว DSA),v3.2-Speciale(เน้นการให้เหตุผล, ใช้ผ่าน API เท่านั้นในระยะสั้น)
ผลการทดสอบมาตรฐาน
V3.2-Speciale ที่ใช้ทรัพยากรคำนวณสูงทำได้ทัดเทียมหรือเหนือกว่ารุ่นไฮเอนด์ร่วมสมัยในหลายชุดทดสอบด้านการให้เหตุผล/คณิตศาสตร์/การเขียนโค้ด และได้คะแนนระดับแนวหน้าบนชุดโจทย์คณิตศาสตร์ระดับสูงที่คัดเลือกไว้ เอกสาร preprint เน้นระดับทัดเทียมกับโมเดลอย่าง GPT-5 / Kimi K2 บนชุดทดสอบการให้เหตุผลที่เลือกไว้ พร้อมการปรับปรุงเฉพาะจุดเมื่อเทียบกับ baseline DeepSeek R1/V3 รุ่นก่อน:
- AIME: ดีขึ้นจาก 70.0 เป็น 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).
การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น (ระดับสูง)
- เทียบกับ GPT-5 / Gemini 3 Pro (ตามคำกล่าวอ้างสาธารณะ): ผู้เขียน DeepSeek และสื่อหลายแห่งอ้างถึงความทัดเทียมหรือเหนือกว่าในงานให้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่เลือกสำหรับรุ่น Speciale พร้อมทั้งเน้นความคุ้มค่าด้านต้นทุนและการอนุญาตแบบเปิดเป็นจุดแตกต่าง
- เทียบกับโมเดลเปิด (Olmo, Nemotron, Moonshot ฯลฯ): DeepSeek เน้นการฝึกแบบเอเจนต์และ DSA เป็นจุดแตกต่างสำคัญด้านประสิทธิภาพสำหรับบริบทยาว
กรณีใช้งานตัวอย่าง
- ระบบเชิงเอเจนต์/ออร์เคสเตรชัน: เอเจนต์หลายเครื่องมือ (API, web scrapers, คอนเน็กเตอร์รันโค้ด) ที่ได้รับประโยชน์จากการ “คิด” ระดับโมเดล + primitive การเรียกเครื่องมือแบบชัดเจน
- การให้เหตุผล/วิเคราะห์เอกสารยาว: เอกสารทางกฎหมาย คอร์ปัสวิจัยขนาดใหญ่ บันทึกการประชุม — รุ่นบริบทยาว (128K โทเค็น) ช่วยให้คงบริบทขนาดใหญ่มากได้ในการเรียกหนึ่งครั้ง
- ผู้ช่วยคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ดระดับซับซ้อน:
V3.2-Specialeถูกโปรโมตสำหรับการให้เหตุผลทางคณิตระดับสูงและงานดีบักโค้ดขนาดใหญ่ตามชุดทดสอบของผู้ให้บริการ - การปรับใช้ในงานผลิตที่ไวต่อค่าใช้จ่าย: DSA + การกำหนดราคาใหม่มีเป้าหมายเพื่อลดต้นทุนการอนุมานสำหรับงานที่มีบริบทสูง
วิธีเริ่มต้นใช้งาน DeepSeek v3.2 API
DeepSeek v3.2 API Pricing in CometAPI，ลด 20% จากราคาทางการ:
| โทเค็นขาเข้า | $0.22 |
|---|---|
| โทเค็นขาออก | $0.35 |
ขั้นตอนที่จำเป็น
- เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน
- รับ API key สิทธิ์การเข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ส่วน API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง
- รับ url ของไซต์นี้:
https://api.cometapi.com/
วิธีการใช้งาน
- เลือก “
deepseek-v3.2” endpoint เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ - แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ
- เลือกฟอร์แมต แชต: ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในช่อง content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ
- .ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อให้ได้คำตอบที่สร้างขึ้น