DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2はDeepSeekのテキスト生成モデルで、プロバイダーによって2025年12月1日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、計算効率と強力な推論およびエージェント型ツール使用を組み合わせるという設計目標に基づいて構築されています。プロバイダーは、細粒度のスパースアテンション機構であるDeepSeek Sparse Attention（DSA）を導入したと説明しています。他のDeepSeekモデルを使用したことがある場合、これは別のファミリーに切り替わるのではなく、その系統を継続するものです。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは163,840トークン、最大出力は147,456トークンであるため、長い入力と長い生成の両方が範囲内に収まります。推論動作はinclude_reasoningおよびreasoningパラメータを通じて公開されており、モデルを単純な補完エンドポイントとして扱うのではなく、推論出力を要求できます。構造化出力とresponse_formatもサポートされているため、JSON形式のレスポンスを直接要求できます。

これらの機能はいくつかの実用的な用途を示しています。長文ドキュメントの作業はコンテキストウィンドウに適合します。つまり、より小さなモデルには収まらない資料の要約、抽出、または書き換えです。エージェントおよびツール呼び出しワークフローはツールサポートに適合します。モデルがtoolsとtool_choiceを受け入れ、どの関数を呼び出すかを決定するループで駆動できるためです。多段階の分析、計画、またはロジックのデバッグなど、推論を多用するタスクはreasoningパラメータの恩恵を受けます。機械可読な出力を必要とする分類、抽出、生成タスクはstructured_outputsとresponse_formatによって提供されます。このモデルはテキスト専用であるため、画像や音声を含むものには別のモデルが必要です。

モデルID「deepseek/deepseek-v3.2」を使用して、api14のOpenAI互換APIを通じて呼び出します。サポートされているリクエストパラメータは、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、top_pです。すでにOpenAIクライアントをお持ちの場合、同じリクエスト形式が適用され、modelフィールドをそのIDに設定し、必要に応じて上記のパラメータを利用できます。

コミットする前に注意すべき2つの制限があります。入力と出力はテキスト専用であるため、マルチモーダル作業は範囲外です。最大出力の147,456トークンは大きいですが依然として有限であり、非常に長い生成には切り捨てまたはチャンク分割が必要になる場合があります。画像または音声の理解を必要とするタスクには、代わりにそれらのカテゴリのモデルを検討してください。