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Acceso
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-non-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?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-non-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?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalle del producto
Descripción general del modelo
DeepSeek-V3.2-Exp Non-Thinking, lanzado en septiembre de 2025, es un modelo de lenguaje grande basado en transformadores experimentalesDiseñado como una evolución de DeepSeek V3.1-Terminus, presenta la innovadora Atención dispersa de DeepSeek (DSA) Mecanismo. Esto permite una comprensión eficiente y escalable de contextos extensos, lo que genera una inferencia más rápida y rentable al atender selectivamente los tokens esenciales.
Especificaciones técnicas
- ⚙️ Generación de modelos: Desarrollo intermedio experimental a partir de DeepSeek V3.1
- 🧠 Tipo de arquitectura: Transformador con atención dispersa de grano fino (DeepSeek Sparse Attention - DSA)
- 📏 Alineación de parámetros: Capacitación alineada con V3.1-Terminus para evaluación comparativa de validez
- 📖 Longitud del contexto: Admite hasta 128.000 tokens, adecuado para el procesamiento de múltiples documentos y textos de formato largo
- 📤 Tokens de salida máxima: 4.000 predeterminados, admite hasta 8.000 tokens por respuesta
Puntos de referencia de rendimiento
El rendimiento se mantiene a la par o mejor que el de V3.1-Terminus en múltiples dominios, como razonamiento, codificación y tareas de agencia del mundo real, al tiempo que ofrece mejoras de eficiencia sustanciales.
- ✅ GPQA-Diamond (Preguntas y Respuestas): Montones 79.9, ligeramente por debajo de V3.1 (80,7)
- 💻 LiveCodeBench (codificación): Alcance 74.1, cerca del 74,9 de V3.1
- ➕ AIME 2025 (Matemáticas): Montones 89.3, superando al V3.1 (88,4)
- 🏆 Benchmark de programación de Codeforces: Actúa en 2121, mejor que V3.1 (2046)
- 🛠️ BrowseComp (uso de la herramienta Agentic): Logra 40.1, mejor que V3.1 (38.5)
Características principales
- ✨ Atención dispersa de DeepSeek (DSA): Mecanismo innovador de atención dispersa de grano fino que enfoca el cálculo solo en los tokens más importantes, lo que reduce drásticamente los requisitos de memoria y cálculo.
- 📚 Soporte de contexto masivo: Procesos hasta 128.000 tokens (más de 300 páginas de texto), lo que permite la comprensión de documentos extensos y flujos de trabajo de múltiples documentos.
- 💰 Reducción significativa de costos: El costo de inferencia se redujo en más de 50% en comparación con DeepSeek V3.1-Terminus, lo que lo hace altamente eficiente para uso a gran escala.
- ⚡Alta eficiencia y velocidad: Optimizado para una inferencia rápida, ofreciendo Aceleración 2-3x en el procesamiento de texto largo en comparación con versiones anteriores sin sacrificar la calidad de salida.
- 🏆 Mantiene la calidad: Iguala o supera el rendimiento de DeepSeek V3.1-Terminus en múltiples puntos de referencia con una calidad de generación comparable.
- ⚖️ Escalable y estable: Optimizado para implementación a gran escala con consumo de memoria mejorado y estabilidad de inferencia en longitudes de contexto extendidas.
- 🚀 Modo sin pensar: Prioriza respuestas directas y rápidas sin generar pasos de razonamiento intermedios, perfecto para aplicaciones sensibles a la latencia.
Precios de la API
- Tokens de entrada (CACHE HIT): $0.0294 por cada millón de tokens
- Tokens de entrada (error de caché): $0.294 por cada millón de tokens
- Tokens de salida: $0.441 por cada millón de tokens
Casos de uso
- 💬 Chatbots y asistentes interactivos rápidos: Ideal para aplicaciones donde la capacidad de respuesta es fundamental.
- 📝 Resumen y extracción de documentos extensos: Maneja eficientemente textos grandes sin necesidad de explicaciones adicionales.
- 💻 Generación/Finalización de Código: Procesa rápidamente grandes repositorios donde la velocidad es clave.
- 🔍 Búsqueda y recuperación de múltiples documentos: Proporciona resultados de baja latencia en múltiples fuentes.
- 🔗 Integraciones de pipeline: Proporciona salidas JSON directas sin ruido de razonamiento intermedio, perfecto para flujos de trabajo automatizados.
Ejemplo de código
Comparación con otros modelos
Contra. DeepSeek V3.1-Terminus: V3.2-Exp presenta el Mecanismo de atención dispersa de DeepSeek, lo que reduce significativamente los costos computacionales para contextos largos, manteniendo una calidad de salida casi idéntica. Logra un rendimiento de referencia similar, pero se trata de... 50% más barato y notablemente más rápido en entradas grandes en comparación con DeepSeek V3.1-Terminus.
Contra. GPT-5: Mientras que GPT-5 es líder en comprensión del lenguaje sin procesar y calidad de generación en una amplia gama de tareas, DeepSeek V3.2-Exp se destaca notablemente en el manejo de contextos extremadamente largos (hasta 128.000 tokens) de forma más rentable. La escasa atención de DeepSeek ofrece una gran ventaja en eficiencia para aplicaciones con gran cantidad de documentos y de múltiples turnos.
Contra. LLaMA 3: Los modelos LLaMA ofrecen un rendimiento competitivo con una atención densa, pero normalmente limitan el tamaño del contexto en 32K tokens o menosLa arquitectura de DeepSeek apunta a la escalabilidad de contexto largo con poca atención, lo que permite un rendimiento más fluido en documentos y conjuntos de datos muy grandes donde LLaMA puede degradarse o volverse ineficiente.
Preguntas frecuentes
❓ ¿Qué es DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking y en qué se diferencia de los modelos estándar?
DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking es una variante especializada optimizada para respuestas rápidas y directas sin cadenas de razonamiento extensas. A diferencia de los modelos estándar que utilizan razonamiento de varios pasos, esta versión prioriza la velocidad y la eficiencia al proporcionar respuestas inmediatas sin necesidad de pensar, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren respuestas rápidas donde no se requiere un razonamiento elaborado.
❓ ¿Cuáles son los principales casos de uso para un modelo de IA no pensante?
Los principales casos de uso incluyen: respuestas de servicio al cliente de gran volumen, sistemas sencillos de preguntas y respuestas, tareas de clasificación de contenido, recuperación básica de información, solicitudes de traducción directas y cualquier escenario donde la velocidad y el rendimiento sean más importantes que el razonamiento analítico profundo. Resulta especialmente útil para aplicaciones con requisitos de latencia estrictos o para atender a muchos usuarios simultáneos con consultas sencillas.
❓ ¿Qué ventajas de rendimiento ofrece la versión sin pensamiento?
La variante sin pensamiento ofrece ventajas significativas: menor latencia de inferencia (a menudo dos o tres veces más rápida), menores costos computacionales, mayor rendimiento para solicitudes concurrentes, mejor escalabilidad y tiempos de respuesta más predecibles. Estos beneficios se deben a que se evita la sobrecarga computacional que supone generar y procesar pasos de razonamiento extensos antes de entregar las respuestas.
❓ ¿Qué tipos de consultas no son adecuadas para modelos no pensantes?
Las consultas que requieren resolución de problemas complejos, razonamiento de varios pasos, demostraciones matemáticas, deducciones lógicas, lluvia de ideas creativa o consideraciones éticas matizadas no son ideales para modelos no reflexivos. Estos escenarios se benefician de los modelos estándar que pueden aplicar el razonamiento en cadena para llegar a respuestas más precisas y bien pensadas mediante el análisis sistemático.
❓ ¿Cómo pueden los desarrolladores elegir entre variantes de modelo pensantes y no pensantes?
Los desarrolladores deben elegir en función de: requisitos de tiempo de respuesta (modelos no reflexivos para necesidades de fracciones de segundo), complejidad de las consultas (modelos reflexivos para tareas analíticas), limitaciones de coste (modelos no reflexivos para aplicaciones con presupuesto ajustado), objetivos de experiencia de usuario y si la aplicación se beneficia de procesos de razonamiento transparente. Muchas aplicaciones utilizan un enfoque híbrido, enrutando consultas simples a modelos no reflexivos y reservando los modelos reflexivos para tareas complejas.
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