DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 to model generowania tekstu od DeepSeek, udostępniony przez dostawcę 1 grudnia 2025. Należy do kategorii tekstowej i został zbudowany wokół celu projektowego, jakim jest połączenie wydajności obliczeniowej z mocnym rozumowaniem i agentowym użyciem narzędzi. Dostawca opisuje go jako wprowadzający DeepSeek Sparse Attention (DSA), drobnoziarnisty mechanizm rzadkiej uwagi. Jeśli używałeś innych modeli DeepSeek, ten kontynuuje tę linię, a nie przechodzi do innej rodziny.

Model przyjmuje tekst na wejściu i zwraca tekst na wyjściu. Ma okno kontekstu wynoszące 163 840 tokenów i maksymalne wyjście 147 456 tokenów, więc zarówno długie dane wejściowe, jak i długie generacje mieszczą się w zakresie. Zachowanie rozumowania jest udostępniane przez parametry include_reasoning i reasoning, co oznacza, że możesz poprosić o wynik rozumowania, zamiast traktować model jako zwykły punkt końcowy uzupełniania. Obsługiwane są również strukturalne wyjścia i response_format, więc odpowiedzi w stylu JSON można żądać bezpośrednio.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Praca z długimi dokumentami pasuje do okna kontekstu: streszczanie, wyodrębnianie lub przepisywanie materiału, który nie zmieściłby się w mniejszych modelach. Przepływy pracy agentów i wywoływania narzędzi pasują do obsługi narzędzi, ponieważ model przyjmuje tools i tool_choice i może być prowadzony w pętli, w której decyduje, którą funkcję wywołać. Zadania wymagające intensywnego rozumowania, takie jak wieloetapowa analiza, planowanie lub debugowanie logiki, korzystają z parametrów reasoning. Zadania klasyfikacji, wyodrębniania i generowania, które wymagają danych czytelnych maszynowo, są obsługiwane przez structured_outputs i response_format. Ponieważ model jest wyłącznie tekstowy, wszystko związane z obrazami lub dźwiękiem wymaga innego modelu.

Wywołujesz go przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "deepseek/deepseek-v3.2". Obsługiwane parametry żądania to 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 i top_p. Jeśli masz już klienta OpenAI, obowiązuje ten sam kształt żądania, z polem model ustawionym na ten identyfikator i powyższymi parametrami dostępnymi w razie potrzeby.

Dwa ograniczenia warto zauważyć, zanim się zdecydujesz. Wejście i wyjście są wyłącznie tekstowe, więc praca multimodalna jest poza zakresem. Maksymalne wyjście 147 456 tokenów jest duże, ale wciąż skończone, a bardzo długie generacje mogą wymagać obcięcia lub podziału na fragmenty. W przypadku zadań wymagających rozumienia obrazu lub dźwięku spójrz zamiast tego na model w tych kategoriach.