ENRussian
English Chinese French German Portuguese Spanish Russian
авторизоватьсяАвторизоваться
Попробуйте бесплатно
qwen-bg
max-ico04
128K
В
Вне
max-ico02
Чат
max-ico03
запрещать
DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking
Режим «Без размышлений» отдает приоритет быстрым и экономичным ответам без вывода промежуточных этапов рассуждений, что идеально подходит для приложений, требующих быстрых и высококачественных результатов.
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.
Text to Speech
Javascript
Python 
                                        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}")
Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.
Получить ключ API Изучите модели
qwenmax-bg
изображение
DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking

Подробная информация о товаре

Обзор модели

DeepSeek-V3.2-Exp Non-Thinking, выпущенный в сентябре 2025 года, — это экспериментальная трансформерная модель большого языкаРазработанная как эволюция DeepSeek V3.1-Terminus, она представляет собой инновационную технологию. DeepSeek Sparse Attention (DSA) механизм. Это обеспечивает эффективное и масштабируемое понимание длинного контекста, позволяя быстрее и экономичнее делать выводы за счет избирательного внимания к важным токенам.

Технические характеристики

  • ⚙️ Создание модели: Экспериментальная разработка промежуточного звена на основе DeepSeek V3.1
  • 🧠 Тип архитектуры: Трансформатор с мелкозернистым разреженным вниманием (DeepSeek Sparse Attention - DSA)
  • 📏 Выравнивание параметров: Обучение соответствует версии V3.1-Termus для обеспечения достоверности результатов сравнительного анализа.
  • 📖 Длина контекста: Поддерживает до 128 000 токеновподходит для обработки нескольких документов и длинных текстов.
  • 📤 Максимальное количество токенов для вывода: По умолчанию установлено 4000, поддерживается до 8000 токенов за ответ

Показатели производительности

Производительность остается на уровне или даже превосходит V3.1-Terminus в различных областях, таких как логическое мышление, программирование и выполнение реальных задач, связанных с агентным управлением, при этом обеспечивая существенное повышение эффективности.

  • ✅ GPQA-Diamond (Ответы на вопросы): Баллы 79.9, немного ниже V3.1 (80.7)
  • 💻 LiveCodeBench (Программирование): Достигает 74.1, около 74,9 из V3.1
  • ➕ AIME 2025 (Математика): Баллы 89.3, превзойдя V3.1 (88.4)
  • 🏆 Бенчмарк по программированию на Codeforces: Выступает на 2121, лучше, чем V3.1 (2046)
  • 🛠️ BrowseComp (использование агентского инструмента): Достигает 40.1, лучше, чем V3.1 (38.5)

Основные характеристики

  • ✨ DeepSeek Sparse Attention (DSA): Инновационный механизм тонкозернистого разреженного внимания, концентрирующий вычисления только на наиболее важных токенах, что значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и памяти.
  • 📚 Широкая контекстная поддержка: Процессы до 128 000 токенов (более 300 страниц текста), что позволяет понимать длинные документы и работать с несколькими документами одновременно.
  • 💰 Значительное снижение затрат: Стоимость вывода данных снижена более чем на 50% По сравнению с DeepSeek V3.1-Terminus, он отличается высокой эффективностью при работе в больших масштабах.
  • ⚡ Высокая эффективность и скорость: Оптимизирован для быстрого вывода результатов, предлагая Ускорение в 2-3 раза в обработке длинных текстов по сравнению с предыдущими версиями без ущерба для качества выходных данных.
  • 🏆 Поддерживает качество: По показателям производительности DeepSeek V3.1-Terminus в нескольких тестах сопоставимо или даже превосходит их, обеспечивая аналогичное качество генерации тестов.
  • ⚖️ Масштабируемость и стабильность: Оптимизировано для крупномасштабного развертывания с улучшенным потреблением памяти и стабильностью вывода при увеличении длины контекста.
  • 🚀 Режим без размышлений: Отдает приоритет прямым и быстрым ответам без промежуточных этапов рассуждений, что идеально подходит для приложений, чувствительных к задержкам.

Цены на API

  • Входные токены (попадание в кэш): 0,0294 долл. за 1 млн токенов
  • Входные токены (промах кэша): 0,294 доллара за 1 млн токенов
  • Выходные токены: 0,441 долл. за 1 млн токенов

Варианты использования

  • 💬 Быстрые интерактивные чат-боты и помощники: Идеально подходит для приложений, где критически важна скорость отклика.
  • 📝 Сводка и извлечение информации из длинных документов: Эффективно обрабатывает большие тексты без лишних пояснений.
  • 💻 Генерация/автодополнение кода: Обеспечивает быструю обработку больших хранилищ, где скорость имеет решающее значение.
  • 🔍 Поиск и извлечение данных из нескольких документов: Обеспечивает низкую задержку при работе с несколькими источниками.
  • 🔗 Интеграция с конвейерами: Обеспечивает прямой вывод в формате JSON без промежуточных логических вычислений, идеально подходит для автоматизированных рабочих процессов.

Пример кода

Сравнение с другими моделями

ПРОТИВ. DeepSeek V3.1-Termus: В версии V3.2-Exp представлены следующие функции: Механизм разреженного внимания DeepSeekзначительно снижая вычислительные затраты для длительных контекстов при сохранении практически идентичного качества выходных данных. Он демонстрирует аналогичную производительность в бенчмарках, но примерно на 100% дешевле. На 50% дешевле и заметно быстрее обрабатывает большие объемы входных данных по сравнению с DeepSeek V3.1-Terminus.

ПРОТИВ. ГПТ-5: Хотя GPT-5 лидирует по качеству понимания и генерации исходного языка в широком диапазоне задач, DeepSeek V3.2-Exp особенно превосходит конкурентов в обработке чрезвычайно длинных контекстов (до 128 тыс. токенов) более экономично. Разреженное внимание DeepSeek обеспечивает значительное преимущество в эффективности при работе с большим количеством документов и многоэтапными операциями.

ПРОТИВ. ЛЛаМА 3: Модели LLaMA демонстрируют конкурентоспособную производительность при плотном внимании, но обычно ограничивают размер контекста. 32 000 токенов или меньшеАрхитектура DeepSeek ориентирована на масштабируемость при работе с длинным контекстом и разреженным вниманием, что обеспечивает более плавную работу с очень большими документами и наборами данных, где LLaMA может ухудшать свои показатели или становиться неэффективным.

Часто задаваемые вопросы

❓ Что такое DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking и чем он отличается от стандартных моделей?

DeepSeek V3.2-Exp Non-Thinking — это специализированный вариант, оптимизированный для быстрых и прямых ответов без сложных цепочек рассуждений. В отличие от стандартных моделей, которые используют многоэтапные рассуждения, эта версия отдает приоритет скорости и эффективности, предоставляя немедленные ответы без процесса «мышления», что делает ее идеальной для приложений, требующих быстрых ответов, где сложные рассуждения не требуются.

❓ Каковы основные варианты применения не обладающей аналитическим мышлением модели искусственного интеллекта?

Основные области применения включают: обработку большого объема запросов в службу поддержки клиентов, простые системы вопросов и ответов, задачи классификации контента, базовый поиск информации, простые запросы на перевод, а также любые сценарии, где скорость и пропускная способность важнее глубокого аналитического мышления. Это особенно ценно для приложений со строгими требованиями к задержке или при обслуживании множества одновременно работающих пользователей с простыми запросами.

❓ Какие преимущества в производительности предлагает версия, не требующая размышлений?

Вариант без логического мышления обеспечивает значительные преимущества: снижение задержки вывода (часто в 2-3 раза быстрее), меньшие вычислительные затраты, более высокую пропускную способность для одновременных запросов, улучшенную масштабируемость и более предсказуемое время отклика. Эти преимущества достигаются за счет отсутствия вычислительных затрат на генерацию и обработку расширенных этапов логического мышления перед предоставлением ответов.

❓ Какие типы запросов не подходят для моделей, не требующих аналитического мышления?

Запросы, требующие сложного решения проблем, многоэтапного рассуждения, математических доказательств, логических выводов, творческого мозгового штурма или тонких этических соображений, не идеально подходят для моделей, не требующих логического мышления. В таких сценариях выигрывают стандартные модели, способные использовать цепочку рассуждений для получения более точных и взвешенных ответов посредством систематического анализа.

❓ Как разработчики могут выбирать между вариантами модели, предполагающими мышление, и вариантами, не предполагающими мышление?

Разработчикам следует выбирать модель, исходя из следующих факторов: требования к времени отклика (не требующие аналитического подхода модели для задач, требующих обработки данных за доли секунды), сложность запросов (требующие аналитического подхода модели для аналитических задач), ограничения по стоимости (не требующие аналитического подхода модели для приложений с ограниченным бюджетом), цели в отношении пользовательского опыта и целесообразность использования прозрачных процессов логического вывода для данного приложения. Многие приложения используют гибридный подход, направляя простые запросы к не требующим аналитического подхода моделям, а требующие аналитического подхода оставляя для сложных задач.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.
Попробуйте бесплатно
api-right-1
модель-bg02-1

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.