DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2는 DeepSeek의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2025년 12월 1일에 출시했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 계산 효율성과 강력한 추론 및 에이전트 도구 사용을 결합하는 설계 목표를 중심으로 만들어졌습니다. 제공업체는 이를 DeepSeek Sparse Attention(DSA)이라는 세밀한 희소 어텐션 메커니즘을 도입한 모델이라고 설명합니다. 다른 DeepSeek 모델을 사용해 본 적이 있다면, 이 모델은 다른 계열로 전환하는 것이 아니라 그 계보를 이어갑니다.

이 모델은 텍스트를 입력받아 텍스트를 출력합니다. 컨텍스트 윈도우는 163,840 토큰이고 최대 출력은 147,456 토큰이므로, 긴 입력과 긴 생성 모두 범위 안에 들어옵니다. 추론 동작은 include_reasoning 및 reasoning 파라미터를 통해 노출되므로, 모델을 단순한 완성 엔드포인트로 취급하는 대신 추론 출력을 요청할 수 있습니다. 구조화된 출력과 response_format도 지원되므로, JSON 스타일 응답을 직접 요청할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 긴 문서 작업은 컨텍스트 윈도우에 맞습니다. 더 작은 모델에는 들어가지 않을 자료를 요약하거나, 추출하거나, 다시 쓰는 작업입니다. 에이전트 및 도구 호출 워크플로는 도구 지원에 맞습니다. 모델이 tools와 tool_choice를 받아들이고, 어떤 함수를 호출할지 스스로 결정하는 루프에서 구동될 수 있기 때문입니다. 다단계 분석, 계획 수립, 논리 디버깅처럼 추론이 많이 필요한 작업은 reasoning 파라미터의 이점을 얻습니다. 기계가 읽을 수 있는 출력이 필요한 분류, 추출, 생성 작업은 structured_outputs와 response_format이 처리합니다. 이 모델은 텍스트 전용이므로, 이미지나 오디오와 관련된 것은 다른 모델이 필요합니다.

모델 id "deepseek/deepseek-v3.2"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 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_p입니다. 이미 OpenAI 클라이언트가 있다면 동일한 요청 형태가 적용되며, model 필드를 해당 id로 설정하고 위 파라미터를 필요에 따라 사용할 수 있습니다.

확정하기 전에 주목할 만한 두 가지 제한이 있습니다. 입력과 출력은 텍스트 전용이므로 멀티모달 작업은 범위 밖입니다. 최대 출력 147,456 토큰은 크지만 여전히 유한하며, 매우 긴 생성은 잘라내기나 청킹이 필요할 수 있습니다. 이미지나 오디오 이해가 필요한 작업이라면 대신 해당 카테고리의 모델을 살펴보세요.