DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 adalah model pembuatan teks dari DeepSeek, yang dirilis oleh penyedia pada 1 Desember 2025. Model ini berada dalam kategori teks dan dibangun dengan tujuan desain untuk menggabungkan efisiensi komputasi dengan penalaran yang kuat serta penggunaan alat agentik. Penyedia menjelaskannya sebagai model yang memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA), sebuah mekanisme sparse attention yang terperinci. Jika Anda pernah menggunakan model DeepSeek lain, model ini melanjutkan lini tersebut alih-alih beralih ke keluarga yang berbeda.

Model ini menerima teks sebagai masukan dan mengembalikan teks sebagai keluaran. Model ini memiliki context window sebesar 163.840 token dan keluaran maksimum 147.456 token, sehingga masukan panjang dan generasi panjang sama-sama berada dalam jangkauan. Perilaku penalaran diekspos melalui parameter include_reasoning dan reasoning, yang berarti Anda dapat meminta keluaran penalaran alih-alih memperlakukan model sebagai endpoint completion biasa. Structured outputs dan response_format juga didukung, sehingga respons bergaya JSON dapat diminta secara langsung.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Pekerjaan dokumen panjang cocok dengan context window: meringkas, mengekstrak, atau menulis ulang materi yang tidak akan muat pada model yang lebih kecil. Alur kerja agent dan tool-calling cocok dengan dukungan alat, karena model menerima tools dan tool_choice serta dapat dijalankan dalam loop di mana model memutuskan fungsi mana yang akan dipanggil. Tugas yang berat penalaran seperti analisis multi-langkah, perencanaan, atau debugging logika memperoleh manfaat dari parameter reasoning. Tugas klasifikasi, ekstraksi, dan generasi yang memerlukan keluaran yang dapat dibaca mesin dilayani oleh structured_outputs dan response_format. Karena model ini hanya teks, apa pun yang melibatkan gambar atau audio memerlukan model yang berbeda.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "deepseek/deepseek-v3.2". Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, dan top_p. Jika Anda sudah memiliki klien OpenAI, bentuk permintaan yang sama berlaku, dengan field model diatur ke id tersebut dan parameter di atas tersedia sesuai kebutuhan.

Dua batasan perlu diperhatikan sebelum Anda memutuskan. Masukan dan keluaran hanya teks, sehingga pekerjaan multimodal berada di luar cakupan. Keluaran maksimum 147.456 token memang besar tetapi tetap terbatas, dan generasi yang sangat panjang mungkin memerlukan pemotongan atau pemecahan menjadi bagian-bagian. Untuk tugas yang memerlukan pemahaman gambar atau audio, lihatlah model dalam kategori tersebut sebagai gantinya.