Deepseek V3.2

Try in Playground
silvamux/deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2是一款面向推理与开发任务的大语言模型,数学科学推理和代码生成是其主要优势,同时能够准确理解复杂文本,适合技术分析、代码编写与知识问答。

Supported modalities
text
Input price¥2 / 1M tokensper 1M tokens
Output price¥3 / 1M tokensper 1M tokens
Context128K
Max output66K
Released2025-12-01

Pricing

Tune and Pro share the same prices.

Input contextInputOutputCache readCache write
-¥2 / 1M tokens¥3 / 1M tokens¥0.2 / 1M tokens¥2.5 / 1M tokens

Capabilities

DeepSeek V3.2在本轮能力评测中综合得分73,整体表现良好。其数学与科学推理(93%)和代码生成(90%)表现突出,能够处理数学求解、科学分析和结构化推理任务,并完成代码编写、函数实现和开发辅助。对软件开发者和工程团队而言,它适合用于代码编写、代码库理解、重构调试等研发场景,解决在复杂代码任务中兼顾生成结果与上下文理解;文本理解(89%)也为相关任务提供补充。不过,创意写作(46%)相对较弱,在开放式创意和品牌内容任务中,建议由内容人员进一步编辑和筛选。

Overall
73/ 100良好
Highlights数学与科学推理 93%代码生成 90% · 文本理解 89%
Best for数据分析 / 代码研发辅助 / 内容审核与风控Scenario fit 73%
Relative weakness创意写作46%

专项进阶能力

8 items
智能体协同64%

7 questions · 主/客观混合

代码生成90%

10 questions · 客观

代码理解与调试66%

12 questions · 主观

创意写作46%

17 questions · 主观

信息检索 / RAG68%

13 questions · 主/客观混合

长文本处理68%

3 questions · 主观

数学与科学推理93%

14 questions · 客观

多语言能力74%

10 questions · 主/客观混合

通用基础能力

3 items
通识知识64%

15 questions · 主/客观混合

文本理解89%

5 questions · 主观

逻辑推理75%

20 questions · 主/客观混合

安全与合规能力

2 items
幻觉控制86%

9 questions · 主观

指令遵循62%

14 questions · 主/客观混合

Performance

Deepseek V3.2 Tune

deepseek-v3.2@tune
延迟
13.09s
吞吐量
27.23Ktokens/min
可用率
99.3%
Availability
99.3%
完成率
83%
缓存命中率
动态变化
累计评测耗时
4007.7s
Token 消耗
1,818,791tokens
平均请求次数
13.3
TPM
27,230tokens/min
QPM
2.4req/min

Deepseek V3.2 example code and API

Tunedeepseek-v3.2@tune
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
UnifiedOpenAIAnthropic
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2@tune",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, please introduce yourself"}]
  }'