DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp est un grand modèle de langage expérimental de DeepSeek, publié le 29 septembre 2025 comme étape intermédiaire entre V3.1 et les architectures futures. Il introduit DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mécanisme d'attention parcimonieux à grain fin. Le modèle est texte uniquement dans les deux sens, et sa date limite de connaissances est le 31 juillet 2025.

Il accepte une entrée texte et renvoie une sortie texte, avec une fenêtre de contexte de 163 840 tokens et une sortie maximale de 147 456 tokens. Cette combinaison convient aux documents longs et aux générations longues dans une même requête. Les paramètres pris en charge incluent temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, max_tokens et response_format, ainsi que structured_outputs pour les réponses contraintes par schéma. Il expose aussi des contrôles de raisonnement via les paramètres reasoning et include_reasoning, et l'utilisation d'outils via tools et tool_choice, ce qui lui permet d'appeler des fonctions et de renvoyer des arguments structurés plutôt que de la simple prose.

Ces capacités correspondent à quelques schémas pratiques. Une grande fenêtre de contexte et un large budget de sortie en font un choix raisonnable pour résumer ou extraire depuis des fichiers longs, répondre à des questions sur plusieurs documents, et rédiger du texte long en une seule passe. Les sorties structurées et l'appel d'outils conviennent aux agents, aux pipelines de récupération et aux flux de travail où le modèle doit renvoyer du JSON conforme à un schéma ou décider quelle fonction invoquer. Les paramètres de raisonnement vous permettent de demander ou de supprimer le contenu de raisonnement selon que vous souhaitez voir apparaître les étapes intermédiaires. Comme il est expérimental, il vaut la peine de le tester sur votre propre jeu d'évaluation avant de vous y fier en production.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "deepseek/deepseek-v3.2-exp". Pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base d'api14, envoyez une requête chat completions avec cet identifiant de modèle, et le corps de la requête accepte les paramètres listés ci-dessus : frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k et top_p. Si vous utilisez déjà un SDK OpenAI, le changement consiste principalement à modifier l'URL de base, la clé API et l'identifiant de modèle.

La principale mise en garde est le statut expérimental. C'est un modèle texte, donc il ne traite ni les images ni l'audio, et si votre tâche est multimodale, vous auriez besoin d'un autre modèle. Si vous avez besoin d'un point de terminaison stable et non expérimental pour du trafic de production durable, une version établie peut être le choix par défaut plus sûr, ce modèle étant utilisé là où son attention parcimonieuse et ses contrôles de raisonnement méritent d'être évalués.