Deepseek V3.2

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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。

支持模态
text
输入价格¥2 / 1M tokensper 1M tokens
输出价格¥3 / 1M tokensper 1M tokens
上下文128K
最大输出66K
发布日期2025-12-01

价格

Tune 与 Pro 采用相同的价格。

输入上下文输入输出缓存读取缓存写入
-¥2 / 1M tokens¥3 / 1M tokens¥0.2 / 1M tokens¥2.5 / 1M tokens

模型能力

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。

综合能力
73/ 100良好
突出能力数学与科学推理 93%代码生成 90% · 文本理解 89%
最适合场景数据分析 / 代码研发辅助 / 内容审核与风控场景适配度 73%
相对短板创意写作46%

专项进阶能力

8 项
智能体协同64%

7 题 · 主/客观混合

代码生成90%

10 题 · 客观

代码理解与调试66%

12 题 · 主观

创意写作46%

17 题 · 主观

信息检索 / RAG68%

13 题 · 主/客观混合

长文本处理68%

3 题 · 主观

数学与科学推理93%

14 题 · 客观

多语言能力74%

10 题 · 主/客观混合

通用基础能力

3 项
通识知识64%

15 题 · 主/客观混合

文本理解89%

5 题 · 主观

逻辑推理75%

20 题 · 主/客观混合

安全与合规能力

2 项
幻觉控制86%

9 题 · 主观

指令遵循62%

14 题 · 主/客观混合

服务表现

Deepseek V3.2 Tune

deepseek-v3.2@tune
延迟
13.09s
吞吐量
27.23Ktokens/min
可用率
99.3%
可用率
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 的示例代码和 API

Tunedeepseek-v3.2@tune
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
统一入口OpenAIAnthropic
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2@tune",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
  }'