DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

模态: text->text
输入 / 输出价格: $0.27 / $0.41
上下文: 164K
上架: 2025年9月29日
知识截止: 2025-07-31

DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...

工具调用推理结构化输出长上下文

支持的参数

frequency_penalty
频率惩罚
按 token 已出现的次数降低它再次出现的概率。
include_reasoning
返回推理
是否在响应里带上推理摘要。
max_tokens
输出上限
最多生成多少 token。达到上限会截断。
reasoning
推理
打开或配置模型的推理过程。具体字段因模型而异。
response_format
响应格式
例如 json_object 或 json_schema，用于约束输出形状。
structured_outputs
结构化输出
按 JSON Schema 生成可解析的结构。
temperature
温度
采样温度。越低越稳定，越高越发散。常见范围 0 到 2。默认 0.6
tool_choice
工具选择
控制是否调用工具：auto、none，或指定某个函数。
tools
工具
传入函数工具定义，模型可以返回 tool_calls。
top_k
Top-K
只从概率最高的 K 个 token 里采样。
top_p
核采样
只在累计概率达到 top_p 的 token 里采样。默认 0.95

模型 DeepSeek

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

在试验场打开

模态: text->text
输入 / 输出价格: $0.27 / $0.41
上下文: 164K
上架: 2025年9月29日
知识截止: 2025-07-31

工具调用推理结构化输出长上下文

支持的参数

frequency_penalty
频率惩罚
按 token 已出现的次数降低它再次出现的概率。
include_reasoning
返回推理
是否在响应里带上推理摘要。
max_tokens
输出上限
最多生成多少 token。达到上限会截断。
reasoning
推理
打开或配置模型的推理过程。具体字段因模型而异。
response_format
响应格式
例如 json_object 或 json_schema，用于约束输出形状。
structured_outputs
结构化输出
按 JSON Schema 生成可解析的结构。
temperature
温度
采样温度。越低越稳定，越高越发散。常见范围 0 到 2。默认 0.6
tool_choice
工具选择
控制是否调用工具：auto、none，或指定某个函数。
tools
工具
传入函数工具定义，模型可以返回 tool_calls。
top_k
Top-K
只从概率最高的 K 个 token 里采样。
top_p
核采样
只在累计概率达到 top_p 的 token 里采样。默认 0.95