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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-thinking-v3.2-exp',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
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const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
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main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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response = client.chat.completions.create(
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"content": "Tell me, why is the sky blue?"
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
DeepSeek V3.2 Exp Thinking DeepSeek V3.2 Exp Thinking ist ein hochentwickeltes, hybrides KI-Modell für logisches Denken, das speziell für die Optimierung komplexer, mehrstufiger Denkprozesse und tiefgreifender kognitiver Verarbeitungsaufgaben entwickelt wurde. Aufbauend auf der V3.1-Serie steigert diese Version die Leistung des „Denkmodus“ deutlich und bietet überlegenes Kontextverständnis sowie dynamische Problemlösungsfähigkeiten. Es eignet sich hervorragend für anspruchsvolle Bereiche wie Softwareentwicklung, Forschung und wissensintensive Branchen. DeepSeek V3.2 Exp Thinking ist für den Einsatz in Unternehmen und Forschungsworkflows konzipiert und bietet optimierte Token-Verarbeitung, schnellere Inferenz und eine umfassendere multimodale Dateninterpretation – allesamt Funktionen, die robuste, schrittweise Denkprozesse unterstützen.
✨ Wichtigste Innovationen & Architektur
DeepSeek V3.2 Exp Thinking zeichnet sich durch mehrere Kerninnovationen aus, die auf Effizienz und verbessertes logisches Denken ausgelegt sind.
- ⚙️ Architektur: Transformatorbasiertes Modell integriert mit DeepSeek Sparse Attention (DSA) für intelligente, selektive Token-Aufmerksamkeit.
- 💡 Parameter: Nutzt insgesamt 671 Milliarden Parameter, von denen 37 Milliarden während der Inferenz hocheffizient aktiv sind.
- 📏 Kontextfenster: Ein riesiges Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token, ideal für umfassende Dokumentenanalysen.
- ✨ Sparse Attention (DSA): Der Fokus liegt auf der Auswahl der relevantesten Token, wodurch die Rechenlast drastisch reduziert wird – von einer quadratischen zu einer nahezu linearen Skalierung mit der Kontextlänge.
- 🧠 Denkmodus: Aktiviert die explizite Generierung von Gedankenketten vor der Beantwortung von Fragen und verbessert so die Transparenz und die Lösung komplexer Probleme.
- ⚡ Trainingseffizienz: Erreicht ein ähnliches Trainingsregime wie V3.1-Terminus, jedoch mit reduziertem Rechenaufwand dank DSA.
🚀 Leistung & Benchmarks
Insgesamt erreicht DeepSeek V3.2 Exp Thinking bei komplexen Denkaufgaben eine vergleichbare Leistung wie V3.1-Terminus. Bei spezifischen Benchmarks zeigen sich leichte Unterschiede, wobei die Leistung insbesondere bei Mathematikwettbewerben wie AIME 2025 und Programmierherausforderungen (Codeforces) stark ist.
Leistungsbenchmarks für DeepSeek V3.2 Exp Thinking
💡 Erweiterte Funktionen
- Gedankenkette: Generiert explizite Zwischenschritte der Argumentation vor den endgültigen Antworten und verbessert so die Transparenz und die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme erheblich.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Ermöglicht eine feingranulare Token-Auswahl für lange Kontexte, wodurch die Rechenkosten gesenkt und gleichzeitig eine hohe Ausgabequalität erhalten bleibt.
- Großes Kontextfenster: Unterstützt bis zu 128.000 Tokens und eignet sich daher hervorragend für Workflows mit mehreren Dokumenten und die Integration von tiefgreifendem Wissen.
- Streaming-Unterstützung: Ermöglicht das Streaming sowohl von Schlussfolgerungsinhalten als auch von Endergebnissen für interaktive Echtzeit-Erlebnisse.
🎯 Praktische Anwendungsfälle
- ✔️ Komplexe Denkaufgaben, die schrittweises Deduktives erfordern, wie z. B. fortgeschrittene mathematische Problemlösungen und logische Rätsel.
- ✔️ Dokumentenanalyse und -zusammenfassung, bei denen umfassende Kontextinformationen und strukturiertes Denken von größter Bedeutung sind.
- ✔️ Konversationelle Agenten, die explizite Argumentationstransparenz erfordern, um mehr Vertrauen und Erklärbarkeit zu gewährleisten.
- ✔️ Wissensintensive Anwendungen mit mehreren verknüpften Dokumenten oder umfangreichen Protokollen.
- ✔️ Werkzeuggestützte KI-Agenten, bei denen die Integration von Gedankengängen und Funktionsaufrufen die Aufgabenkontrolle und Effizienz verbessert.
💰 API-Preise
- 1 Million Eingabe-Tokens (CACHE-HIT): 0,0294 USD
- 1 Million Eingabe-Tokens (Cache-Fehler): 0,294 $
- 1 Million Ausgabetoken: 0,441 USD
📊 Modellvergleich
Vs. DeepSeek-V3.1-Terminus
DeepSeek V3.2 Exp Thinking nutzt Sparse Attention, um den Rechenaufwand deutlich zu reduzieren und gleichzeitig eine nahezu identische Ausgabequalität wie V3.1-Terminus zu gewährleisten. Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal ist der spezielle „Denkmodus“ von V3.2-Exp, der die Gedankenkette explizit darstellt – eine Funktion, die in V3.1 fehlte.
Vs. OpenAI GPT-4o
Während GPT-4o qualitativ hochwertige Antworten liefert, kann die Verarbeitung sehr langer Kontexte rechenintensiv sein. DeepSeek V3.2 Exp Thinking skaliert effizient bis zu 128.000 Token und nutzt spärliche Aufmerksamkeit für schnelleres Schlussfolgern über lange Kontexte, während GPT-4o primär auf dichte Aufmerksamkeit setzt. GPT-4o bietet eine breitere multimodale Unterstützung, DeepSeek hingegen konzentriert sich auf optimierte Transparenz beim textuellen Schlussfolgern.
Vs. Qwen-3
Beide Modelle unterstützen große Kontexte. DeepSeeks spärliche Aufmerksamkeit reduziert jedoch die Rechenkosten für umfangreiche Eingaben entscheidend. DeepSeek V3.2 Exp Thinking bietet im Denkmodus zudem eine explizite Gedankenkette, während Qwen-3 generell breitere multimodale Fähigkeiten betont.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist DeepSeek V3.2 Exp Thinking und wie verbessert es das KI-logische Denken?
A1: DeepSeek V3.2 Exp Thinking ist ein spezialisiertes KI-Modell für komplexe Denkaufgaben, das seinen Denkprozess explizit darstellt. Es verwendet systematische Gedankenketten, indem es Probleme Schritt für Schritt analysiert, um die Genauigkeit zu erhöhen, Transparenz zu schaffen und mehrstufige logische Probleme besser zu lösen.
Frage 2: Was sind die Hauptvorteile des „Denkmodus“ von DeepSeek?
A2: Der „Denkmodus“ bietet höhere Genauigkeit bei komplexen Aufgaben, transparente Problemlösung, verbesserte Leistung bei mathematischen und logischen Herausforderungen, einen gesteigerten pädagogischen Wert durch die Darstellung von Denkprozessen sowie die Fähigkeit, Fehler während des Denkprozesses zu erkennen und zu korrigieren. Dadurch eignet er sich ideal für Anwendungen, die Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit erfordern.
Frage 3: Für welche Aufgabentypen eignet sich DeepSeek V3.2 Exp Thinking am besten?
A3: Es eignet sich ideal für die Lösung komplexer mathematischer Probleme, wissenschaftliches Denken, logische Rätsel, strategische Planung, Code-Debugging, juristisches/ethisches Denken und Forschungssynthese – im Grunde für jedes Szenario, in dem das Verständnis des Denkprozesses genauso wichtig ist wie die endgültige Antwort.
Frage 4: Welchen Nutzen hat DeepSeek Sparse Attention (DSA) für das Modell?
A4: DSA ermöglicht es dem Modell, sich in langen Kontexten gezielt auf die relevantesten Token zu konzentrieren. Dadurch werden Rechenaufwand und Speicherbedarf deutlich reduziert – von quadratischer zu nahezu linearer Skalierung – und das bei gleichbleibend hoher Ausgabequalität. Dies ermöglicht die effiziente Verarbeitung größerer Kontextfenster.
Frage 5: Kann DeepSeek V3.2 Exp Thinking umfangreiche Dokumente und Workflows mit mehreren Dokumenten verarbeiten?
A5: Ja, mit seinem großen Kontextfenster, das bis zu 128.000 Tokens unterstützt, ist DeepSeek V3.2 Exp Thinking hervorragend geeignet für umfassende Dokumentenanalysen, Zusammenfassungen und Workflows, die die Integration von Informationen aus mehreren verknüpften Dokumenten oder umfangreichen Protokolldateien beinhalten.
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