Deepseek v3.2 API

DeepSeek 的 V3 系列中的 DeepSeek V3.2：以“推理优先”为核心，面向代理化工具使用、长上下文推理与成本高效部署优化的大型语言模型家族。

什么是 DeepSeek v3.2？

DeepSeek v3.2 是 DeepSeek V3 家族中最新的生产级发布：一个以推理为先的开源权重大型语言模型家族，旨在支持长上下文理解、稳健的代理/工具使用、高级推理、编码与数学。该版本包含多个变体（生产版 V3.2 和高性能的 V3.2-Speciale）。项目通过一种称为 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 的全新稀疏注意力机制，以及代理/“思考”工作流（“在工具使用中的思考”），强调面向长上下文推理的成本效率。

主要特性（高层）

DeepSeek Sparse Attention (DSA)： 一种稀疏注意力机制，旨在在长上下文场景中大幅降低计算成本，同时保留远距离推理能力。（核心研究主张；用于 V3.2-Exp。）
代理式思考 + 工具使用集成： V3.2 强调将“思考”嵌入到工具使用之中：模型在调用工具时可在推理-思考模式与非思考（正常）模式之间切换，从而改进多步任务中的决策与工具编排。
大规模代理数据合成流水线： DeepSeek 报告了覆盖数千个环境与数万条复杂指令的训练语料与代理合成流水线，以提升交互式任务的鲁棒性。
DeepSeek Sparse Attention (DSA)： DSA 是在 V3.2 系列（首先在 V3.2-Exp）引入的细粒度稀疏注意力方法，将注意力复杂度从朴素的 O(L²) 降低到 O(L·k)（其中 k ≪ L），为每个查询 token 选择更少的 key/value token。其结果是在超长上下文（128K）下显著降低内存与计算，使长上下文推理的推断成本明显更低。
Mixture-of-Experts (MoE) 主干与 Multi-head Latent Attention (MLA)： V3 系列使用 MoE 以高效提升容量（在有限的每 token 激活下实现较大的名义参数规模），并结合 MLA 方法以维持质量并控制计算量。

技术规格（简要表）

名义参数范围： 约 671B – 685B（取决于变体）。
上下文窗口（文档参考）： 在 vLLM/参考配置中为 128,000 tokens（128K）。
注意力： DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA；针对长上下文降低注意力复杂度。
数值与训练精度： BF16 / F32 以及压缩量化格式（F8_E4M3 等）可用于分发。
架构家族： MoE（专家混合）主干，具备每 token 激活的计算经济性。
输入/输出： 标准分词文本输入（支持聊天/消息格式）；支持工具调用（工具使用 API 原语），并支持通过 API 的交互式聊天调用与程序化补全。
提供的变体： v3.2、v3.2-Exp（实验性，DSA 首次亮相）、v3.2-Speciale（推理优先，短期仅限 API）。

基准测试表现

高算力的 V3.2-Speciale 在多项推理/数学/编码基准上达到或超越当代高端模型，并在部分高难度数学题集上取得顶级成绩。预印本强调在部分推理基准上与 GPT-5 / Kimi K2 等模型的表现相当，并相较于早期的 DeepSeek R1/V3 基线取得了具体提升：

AIME： 从 70.0 提升至 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）。

与其他模型的比较（高层概览）

对比 GPT-5 / Gemini 3 Pro（公开声明）： DeepSeek 作者及多家媒体称 Speciale 变体在部分推理与编码任务上达到或优于对方，同时强调成本效率与开放许可作为差异化优势。
对比开源模型（Olmo、Nemotron、Moonshot 等）： DeepSeek 强调代理式训练与 DSA 是实现长上下文效率的关键差异点。

代表性用例

代理系统/编排： 多工具代理（API、网页抓取器、代码执行连接器）受益于模型层面的“思考”与显式的工具调用原语。
长文档推理/分析： 法律文档、大型研究语料、会议记录——长上下文变体（128k tokens）可在一次调用中保留非常大的上下文。
复杂数学与编码辅助： 根据厂商基准，V3.2-Speciale 旨在支持高级数学推理与大规模代码调试任务。
对成本敏感的生产部署： DSA + 价格策略旨在降低高上下文工作负载的推断成本。

如何开始使用DeepSeek v3.2 API

DeepSeek v3.2 API 在 CometAPI 的定价，较官方价优惠 20%：


输入 Tokens	$0.22
输出 Tokens	$0.35

必要步骤

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使用方法

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