DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

O DeepSeek V3.2 Exp é um modelo de linguagem de grande porte experimental da DeepSeek, lançado em 29 de setembro de 2025 como um passo intermédio entre o V3.1 e arquiteturas futuras. Introduz o DeepSeek Sparse Attention (DSA), um mecanismo de atenção esparsa de granularidade fina. O modelo é apenas de texto em ambos os sentidos, e o seu limite de conhecimento é 31 de julho de 2025.

Aceita entrada de texto e devolve saída de texto, com uma janela de contexto de 163.840 tokens e uma saída máxima de 147.456 tokens. Essa combinação é adequada para documentos longos e gerações longas no mesmo pedido. Os parâmetros suportados incluem temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, max_tokens e response_format, juntamente com structured_outputs para respostas restringidas por esquema. Também expõe controlos de raciocínio através dos parâmetros reasoning e include_reasoning, e uso de ferramentas através de tools e tool_choice, pelo que pode chamar funções e devolver argumentos estruturados em vez de apenas texto.

Essas capacidades apontam para alguns padrões práticos. Uma janela de contexto grande e um orçamento de saída grande tornam-no adequado para resumir ou extrair de ficheiros longos, resposta a perguntas com múltiplos documentos, e redação de texto de forma longa numa única passagem. As saídas estruturadas e a chamada de ferramentas são adequadas para agentes, pipelines de recuperação e fluxos de trabalho em que o modelo tem de devolver JSON que corresponde a um esquema ou decidir que função invocar. Os parâmetros de raciocínio permitem solicitar ou suprimir conteúdo de raciocínio, dependendo se quer que os passos intermédios sejam apresentados. Como é experimental, vale a pena testá-lo com o seu próprio conjunto de avaliação antes de depender dele em produção.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "deepseek/deepseek-v3.2-exp". Aponte o seu cliente OpenAI existente para o URL base da api14, envie um pedido de chat completions com esse id de modelo, e o corpo do pedido aceita os parâmetros listados acima: frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k e top_p. Se já usa um SDK da OpenAI, a mudança é sobretudo uma alteração de URL base, chave de API e id de modelo.

A principal ressalva é o estado experimental. É um modelo de texto, por isso não trata imagens nem áudio, e se a sua tarefa for multimodal precisaria de um modelo diferente. Se precisar de um endpoint estável e não experimental para tráfego de produção de longa duração, uma versão consolidada pode ser a opção predefinida mais segura, com este modelo a ser usado onde a sua atenção esparsa e controlos de raciocínio valem a pena avaliar.