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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-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(
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response = client.chat.completions.create(
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"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalle del producto
DeepSeek V3.2 Pensamiento Exp Es un modelo avanzado de IA de razonamiento híbrido, meticulosamente diseñado para optimizar el razonamiento complejo de múltiples pasos y las tareas de procesamiento cognitivo profundo. Basándose en la serie V3.1, esta iteración mejora significativamente el rendimiento del modo de pensamiento, ofreciendo una comprensión contextual superior y capacidades dinámicas de resolución de problemas. Destaca en campos exigentes como el desarrollo de software, la investigación y las industrias con un alto nivel de conocimiento. Diseñado para flujos de trabajo de implementación e investigación de nivel empresarial, DeepSeek V3.2 Exp Thinking ofrece un manejo optimizado de tokens, una inferencia más rápida y una interpretación de datos multimodal más completa, todo ello compatible con procesos de pensamiento robustos y graduales.
✨ Innovaciones y arquitectura clave
DeepSeek V3.2 Exp Thinking se destaca con varias innovaciones centrales diseñadas para la eficiencia y un razonamiento mejorado.
- ⚙️ Arquitectura: Modelo basado en transformador integrado con Atención dispersa de DeepSeek (DSA) para una atención selectiva e inteligente.
- 💡 Parámetros: Utiliza 671 mil millones de parámetros en total, con 37 mil millones de ellos activos de alta eficiencia durante la inferencia.
- Ventana de contexto: Una ventana de contexto masiva que admite hasta 128.000 tokens, ideal para análisis extensos de documentos.
- ✨ Atención dispersa (DSA): Se centra en seleccionar solo los tokens más relevantes, lo que reduce drásticamente la carga computacional de una escala cuadrática a una casi lineal con la longitud del contexto.
- 🧠 Modo de pensamiento: Activa la generación explícita de una cadena de pensamiento antes de las respuestas, lo que mejora la transparencia y la resolución de problemas complejos.
- ⚡ Eficiencia del entrenamiento: Logra un régimen de entrenamiento similar al V3.1-Terminus pero con un costo computacional reducido debido a DSA.
🚀 Rendimiento y puntos de referencia
En general, DeepSeek V3.2 Exp Thinking mantiene un rendimiento similar al de V3.1-Terminus en tareas de razonamiento complejo. Se observan ligeras variaciones en pruebas de rendimiento específicas, con especial fortaleza en concursos de matemáticas como AIME 2025 y desafíos de programación (Codeforces).
Puntos de referencia de rendimiento para DeepSeek V3.2 Exp Thinking
💡 Funciones avanzadas
- Razonamiento en cadena de pensamiento: Genera pasos de razonamiento intermedios explícitos antes de las respuestas finales, mejorando significativamente la transparencia y las capacidades de resolución de problemas complejos.
- Atención dispersa de DeepSeek (DSA): Permite una selección de tokens de grano fino para contextos largos, lo que reduce los costos de procesamiento y preserva una alta calidad de salida.
- Ventana de contexto grande: Admite hasta 128 000 tokens, lo que lo hace muy adecuado para flujos de trabajo de múltiples documentos e integración de conocimiento profundo.
- Soporte de transmisión: Facilita la transmisión de contenido de razonamiento y resultados finales para experiencias interactivas en tiempo real.
🎯 Casos de uso prácticos
- ✔️ Tareas de razonamiento complejas que exigen deducción paso a paso, como resolución de problemas matemáticos avanzados y rompecabezas lógicos.
- ✔️ Análisis y resumen de documentos donde las amplias ventanas de contexto y el razonamiento estructurado son primordiales.
- ✔️ Agentes conversacionales que requieren transparencia en el razonamiento explícito para una mayor confianza y explicabilidad.
- ✔️ Aplicaciones que requieren mucho conocimiento y que involucran múltiples documentos vinculados o registros extensos.
- ✔️ Agentes de IA aumentados con herramientas donde la integración de la cadena de pensamiento y las llamadas de función mejora el control y la eficacia de las tareas.
💰 Precios de la API
- 1 millón de tokens de entrada (CACHE HIT): $0.0294
- 1 millón de tokens de entrada (error de caché): $0.294
- 1 millón de tokens de salida: $0.441
📊 Comparación de modelos
Contra. Terminal DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.2 Exp Thinking emplea atención dispersa para reducir significativamente la sobrecarga computacional, manteniendo una calidad de salida prácticamente idéntica a la de V3.1-Terminus. Una característica clave es el "modo de pensamiento" dedicado de V3.2-Exp, que expone explícitamente el razonamiento en cadena, una característica ausente en V3.1.
Contra. OpenAI GPT-4o
Si bien GPT-4o ofrece respuestas de alta calidad, su procesamiento en contextos muy extensos puede ser costoso. DeepSeek V3.2 Exp Thinking escala eficientemente hasta 128 000 tokens, aprovechando la atención dispersa para un razonamiento más rápido en contextos extensos, mientras que GPT-4o se basa principalmente en la atención densa. GPT-4o ofrece un soporte multimodal más amplio, pero DeepSeek se centra en la transparencia optimizada del razonamiento textual.
Contra. Qwen-3
Ambos modelos admiten contextos amplios. Sin embargo, la atención dispersa de DeepSeek reduce significativamente los costos computacionales para entradas extensas. DeepSeek V3.2 Exp Thinking también ofrece una cadena de pensamiento explícita en su modo de pensamiento, mientras que Qwen-3 generalmente enfatiza capacidades multimodales más amplias.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es DeepSeek V3.2 Exp Thinking y cómo mejora el razonamiento de la IA?
A1: DeepSeek V3.2 Exp Thinking es un modelo de IA especializado, diseñado para tareas de razonamiento complejo que muestra explícitamente su proceso de pensamiento. Utiliza un razonamiento sistemático en cadena de pensamiento, desglosando los problemas paso a paso para mejorar la precisión, brindar transparencia y gestionar mejor los problemas lógicos de varios pasos.
P2: ¿Cuáles son los principales beneficios del “Modo de pensamiento” de DeepSeek?
A2: El "Modo Pensamiento" ofrece mayor precisión en tareas complejas, resolución transparente de problemas, mejor rendimiento en desafíos matemáticos y lógicos, mayor valor educativo al mostrar el razonamiento y la capacidad de detectar y corregir errores durante el razonamiento. Esto lo hace ideal para aplicaciones que requieren fiabilidad y explicabilidad.
P3: ¿Para qué tipos de tareas es más adecuado DeepSeek V3.2 Exp Thinking?
A3: Es ideal para la resolución de problemas matemáticos complejos, razonamiento científico, acertijos lógicos, planificación estratégica, depuración de código, razonamiento legal/ético y síntesis de investigación; esencialmente cualquier escenario donde comprender el proceso de razonamiento sea tan crucial como la respuesta final.
P4: ¿Cómo beneficia DeepSeek Sparse Attention (DSA) al modelo?
A4: DSA permite que el modelo se centre selectivamente en los tokens más relevantes en contextos extensos, lo que reduce significativamente los costos computacionales y el uso de memoria, pasando de un escalamiento cuadrático a casi lineal, manteniendo al mismo tiempo una alta calidad de salida. Esto permite un procesamiento eficiente de ventanas de contexto más amplias.
Q5: ¿Puede DeepSeek V3.2 Exp Thinking gestionar documentos extensos y flujos de trabajo con múltiples documentos?
A5: Sí, con su gran ventana de contexto que admite hasta 128 000 tokens, DeepSeek V3.2 Exp Thinking es excepcionalmente adecuado para análisis integrales de documentos, resúmenes y flujos de trabajo que involucran la integración de información de múltiples documentos vinculados o archivos de registro extensos.
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