128K

Вне

Чат

запрещать

DeepSeek‑V3.2‑Exp thinking

Данная модель превосходно справляется с задачами логического мышления в длинном контексте, используя контекстное окно до 128 000 токенов, и поддерживает интеграцию многомодальных данных для углубленного анализа цепочек рассуждений.

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-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-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

DeepSeek‑V3.2‑Exp thinking

Подробная информация о товаре

DeepSeek V3.2 Exp Thinking DeepSeek V3.2 Exp Thinking — это усовершенствованная гибридная модель искусственного интеллекта, тщательно разработанная для улучшения многоэтапных, сложных задач рассуждения и глубокой когнитивной обработки. Основываясь на серии V3.1, эта версия значительно повышает производительность в режиме «мышления», обеспечивая превосходное понимание контекста и динамические возможности решения проблем. Она отлично подходит для таких требовательных областей, как разработка программного обеспечения, исследования и наукоемкие отрасли. Разработанная для развертывания на корпоративном уровне и исследовательских рабочих процессов, DeepSeek V3.2 Exp Thinking включает оптимизированную обработку токенов, более быстрый вывод и более богатую многомодальную интерпретацию данных, поддерживая при этом надежные, поэтапные мыслительные процессы.

✨ Ключевые инновации и архитектура

DeepSeek V3.2 Exp Thinking выделяется рядом ключевых инноваций, разработанных для повышения эффективности и улучшения логического мышления.

⚙️ Архитектура: Модель на основе трансформатора, интегрированная с DeepSeek Sparse Attention (DSA) для интеллектуального, избирательного внимания к токенам.
💡 Параметры: Использует в общей сложности 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов являются высокоэффективными и активны во время вывода.
📏 Контекстное окно: Огромное контекстное окно, поддерживающее до 128 тыс. токеновИдеально подходит для всестороннего анализа документов.
✨ Сниженное внимание (DSA): Основное внимание уделяется выбору только наиболее релевантных токенов, что значительно снижает вычислительную нагрузку, уменьшая зависимость от длины контекста от квадратичной до почти линейной.
🧠 Режим размышления: Активирует явную генерацию логической цепочки рассуждений перед предоставлением ответов, повышая прозрачность и облегчая решение сложных задач.
⚡ Эффективность обучения: Обеспечивает аналогичный режим обучения, как и V3.1-Terminus, но с меньшими вычислительными затратами благодаря алгоритму DSA.

🚀 Производительность и сравнительные тесты

В целом, DeepSeek V3.2 Exp Thinking демонстрирует производительность на уровне V3.1-Terminus в сложных задачах логического мышления. Незначительные различия наблюдаются в зависимости от конкретных бенчмарков, особенно сильные стороны проявляются в математических конкурсах, таких как AIME 2025, и задачах программирования (Codeforces).

Тесты производительности DeepSeek V3.2 Exp Thinking

💡 Расширенные функции

Логическая цепочка рассуждений: Генерирует четкие промежуточные этапы рассуждений перед окончательными ответами, значительно повышая прозрачность и возможности решения сложных задач.
DeepSeek Sparse Attention (DSA): Обеспечивает точный выбор токенов для длинных контекстов, снижая вычислительные затраты при сохранении высокого качества выходных данных.
Большое контекстное окно: Поддерживает до 128 000 токенов, что делает его идеально подходящим для работы с несколькими документами и глубокой интеграции знаний.
Поддержка потоковой передачи: Обеспечивает потоковую передачу как логического содержимого, так и конечных результатов для интерактивного взаимодействия в режиме реального времени.

🎯 Практические примеры использования

✔️ Сложные задачи на логическое мышление, требующие пошагового вывода, такие как решение сложных математических задач и логических головоломок.
✔️ Анализ и обобщение документов, где крайне важны широкий контекст и структурированное мышление.
✔️ Разговорные агенты, требующие явной прозрачности рассуждений для повышения доверия и объяснимости.
✔️ Приложения, требующие больших объемов знаний и включающие множество связанных документов или обширные журналы событий.
✔️ Искусственный интеллект, дополненный инструментами, в котором интеграция логической цепочки мыслей и вызовов функций повышает контроль и эффективность выполнения задач.

💰 Цены на API

1 млн входных токенов (попадание в кэш): 0,0294 долл.
1 млн входных токенов (промах кэша): 0,294 доллара
1 миллион выходных токенов: 0,441 долл.

📊 Сравнение моделей

Против. DeepSeek-V3.1-Termus

DeepSeek V3.2 Exp Thinking использует разреженное внимание, что значительно снижает вычислительную нагрузку при сохранении практически идентичного качества выходных данных по сравнению с V3.1-Terminus. Ключевым отличием является специальный «режим мышления» в V3.2-Exp, который явно отображает цепочку рассуждений, отсутствующую в V3.1.

Против. OpenAI GPT-4o

Хотя GPT-4o обеспечивает высококачественные ответы, его обработка очень длинных контекстов может быть затратной. DeepSeek V3.2 Exp Thinking эффективно масштабируется до 128 000 токенов, используя разреженное внимание для более быстрого рассуждения в длинном контексте, в то время как GPT-4o в основном полагается на плотное внимание. GPT-4o может похвастаться более широкой поддержкой мультимодальных данных, но DeepSeek фокусируется на оптимизированной прозрачности текстового рассуждения.

Против. Квен-3

Обе модели поддерживают большие контексты. Однако разреженное внимание DeepSeek существенно снижает вычислительные затраты при обработке больших объемов входных данных. DeepSeek V3.2 Exp Thinking также предлагает явную цепочку мыслей в режиме Thinking, в то время как Qwen-3 в целом делает акцент на более широких мультимодальных возможностях.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что такое DeepSeek V3.2 Exp Thinking и как он улучшает способность ИИ к рассуждению?
A1: DeepSeek V3.2 Exp Thinking — это специализированная модель искусственного интеллекта, разработанная для решения сложных задач логического мышления, которая наглядно демонстрирует свой мыслительный процесс. Она использует систематическую цепочку рассуждений, разбивая проблемы на этапы для повышения точности, обеспечения прозрачности и более эффективного решения многоэтапных логических задач.

В2: Каковы основные преимущества «Режима размышления» в DeepSeek?
A2: «Режим мышления» обеспечивает более высокую точность при решении сложных задач, прозрачное решение проблем, улучшенные результаты в математических и логических задачах, повышенную образовательную ценность за счет демонстрации логического мышления, а также возможность обнаружения и исправления ошибок в процессе рассуждений. Это делает его идеальным для приложений, требующих надежности и объяснимости.

В3: Для каких типов задач лучше всего подходит DeepSeek V3.2 Exp Thinking?
A3: Идеально подходит для решения сложных математических задач, научного мышления, логических головоломок, стратегического планирования, отладки кода, правового/этического анализа и обобщения результатов исследований — по сути, для любого сценария, где понимание процесса рассуждений так же важно, как и конечный ответ.

В4: Какую пользу приносит модели механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA)?
A4: DSA позволяет модели избирательно фокусироваться на наиболее релевантных токенах в длинных контекстах, значительно снижая вычислительные затраты и использование памяти от квадратичной до почти линейной зависимости, при этом сохраняя высокое качество выходных данных. Это обеспечивает эффективную обработку больших контекстных окон.

В5: Может ли DeepSeek V3.2 Exp Thinking обрабатывать большие объемы документов и многодокументные рабочие процессы?
A5: Да, благодаря большому контекстному окну, поддерживающему до 128 000 токенов, DeepSeek V3.2 Exp Thinking идеально подходит для комплексного анализа документов, их суммирования и рабочих процессов, включающих интеграцию информации из нескольких связанных документов или обширных файлов журналов.

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

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах