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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?'
}
],
});
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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"role": "system",
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print(f"Assistant: {message}")
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供超过 300 种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
DeepSeek V3.2 Exp Thinking DeepSeek V3.2 Exp Thinking 是一款精心设计的高级混合推理 AI 模型，旨在增强多步骤、复杂推理和深度认知处理任务的能力。该版本基于 V3.1 系列，显著提升了“思考”模式的性能，提供卓越的上下文理解和动态问题解决能力。它在软件开发、研究和知识密集型行业等高要求领域表现优异。DeepSeek V3.2 Exp Thinking 专为企业级部署和研究工作流程而设计，优化了令牌处理、加快了推理速度并增强了多模态数据解释能力，所有这些都支持稳健的、逐步的思维过程。
✨ 主要创新与架构
DeepSeek V3.2 Exp Thinking 凭借多项旨在提高效率和增强推理能力的核心创新脱颖而出。
- ⚙️ 建筑： 基于Transformer的模型与 DeepSeek稀疏注意力（DSA） 用于智能、选择性标记关注。
- 💡 参数： 总共使用了 6710 亿个参数，其中 370 亿个参数在推理过程中处于高效活跃状态。
- 📏 上下文窗口： 一个支持高达 的超大上下文窗口 128K Tokens非常适合进行广泛的文档分析。
- ✨稀疏注意力（DSA）： 专注于选择最相关的标记，从而大幅降低计算负荷，使其随上下文长度呈二次方增长，接近线性增长。
- 🧠 思考模式： 在回答问题之前，激活明确的思路链生成，从而提高透明度和复杂问题的解决能力。
- ⚡ 训练效率： 实现了与 V3.1-Terminus 类似的训练方案，但由于 DSA 的缘故，计算成本有所降低。
🚀 性能与基准测试
总体而言，DeepSeek V3.2 Exp Thinking 在复杂的推理任务中保持了与 V3.1-Terminus 相当的性能。在特定基准测试中观察到一些细微差异，尤其在 AIME 2025 等数学竞赛和编程挑战（Codeforces）中表现出色。
DeepSeek V3.2 Exp Thinking 的性能基准测试
💡 高级功能
- 逻辑推理： 在得出最终答案之前，会生成明确的中间推理步骤，从而显著提高透明度和复杂问题解决能力。
- DeepSeek稀疏注意力（DSA）： 能够对长上下文进行细粒度的标记选择，从而降低计算成本，同时保持较高的输出质量。
- 大上下文窗口： 支持高达 128K 个令牌，使其非常适合多文档工作流程和深度知识集成。
- 流媒体支持： 支持实时交互式体验，同时传输推理内容和最终输出。
🎯 实际应用案例
- ✔️ 需要逐步推理的复杂推理任务，例如高级数学问题解决和逻辑谜题。
- ✔️ 文档分析和总结，其中广泛的上下文窗口和结构化推理至关重要。
- ✔️ 对话代理需要明确的推理透明度，以提高信任度和可解释性。
- ✔️涉及多个链接文档或大量日志的知识密集型应用程序。
- ✔️ 工具增强型 AI 代理，通过整合思维链和函数调用来提高任务控制和效率。
💰 API 定价
- 100万个输入令牌（缓存命中）： 0.0294美元
- 100万个输入标记（缓存未命中）： 0.294美元
- 100万个输出Tokens： 0.441美元
📊 型号对比
对比 DeepSeek-V3.1-终端
DeepSeek V3.2 Exp Thinking 采用稀疏注意力机制，在保持与 V3.1-Terminus 几乎相同的输出质量的同时，显著降低了计算开销。其关键区别在于 V3.2-Exp 专用的“思考模式”，该模式明确地展现了思维链推理过程，而 V3.1 则不具备此功能。
对比 OpenAI GPT-4o
虽然 GPT-4o 能提供高质量的回答，但处理超长上下文时成本较高。DeepSeek V3.2 Exp Thinking 可以高效地扩展到 12.8 万个词元，利用稀疏注意力机制实现更快的长上下文推理，而 GPT-4o 主要依赖于密集注意力机制。GPT-4o 拥有更广泛的多模态支持，但 DeepSeek 则专注于优化文本推理的透明度。
对比 Qwen-3
两种模型都支持大型上下文。然而，DeepSeek 的稀疏注意力机制显著降低了处理扩展输入时的计算成本。DeepSeek V3.2 Exp Thinking 在其思维模式下还提供了明确的思维链，而 Qwen-3 则更侧重于更广泛的多模态能力。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问题1：什么是DeepSeek V3.2 Exp Thinking，它如何增强AI推理能力？
A1：DeepSeek V3.2 Exp Thinking 是一款专为复杂推理任务设计的人工智能模型，它能够清晰地展示其思维过程。它采用系统化的链式推理方法，将问题逐步分解，从而提高准确性、增强透明度，并更好地处理多步骤逻辑问题。
Q2：DeepSeek 的“思考模式”的主要优势是什么？
A2： “思考模式”在复杂任务中提供更高的准确率，实现透明的问题解决，提升数学和逻辑挑战的表现，通过展示推理过程增强教育价值，并能够在推理过程中检测和纠正错误。这使其成为需要可靠性和可解释性的应用的理想选择。
Q3：DeepSeek V3.2 Exp Thinking 最适合哪些类型的任务？
A3：它非常适合解决复杂的数学问题、科学推理、逻辑谜题、战略规划、代码调试、法律/伦理推理和研究综合——基本上任何理解推理过程与最终答案同样重要的场景。
Q4：DeepSeek 稀疏注意力 (DSA) 如何使模型受益？
A4：DSA 使模型能够有选择地关注长上下文中最相关的词元，从而显著降低计算成本和内存使用量，使其从二次方级增长降至接近线性增长，同时保持高输出质量。这使得模型能够高效地处理更大的上下文窗口。
Q5：DeepSeek V3.2 Exp Thinking 能否处理大量文档和多文档工作流程？
A5：是的，DeepSeek V3.2 Exp Thinking 拥有支持高达 128K 个标记的大型上下文窗口，非常适合进行全面的文档分析、摘要以及涉及整合来自多个链接文档或大量日志文件的信息的工作流程。
