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DeepSeek-V3.2:面向长上下文任务的高效转换器模型研究

DeepSeek-V3.2 于 2025 年 12 月 1 日发布,隶属于 DeepSeek 系列,与 DeepSeek-V3 并列,定位为探索更高效转换器模型架构的研究型模型。

旨在提升长上下文场景中的推理效率,同时保持输出质量,是实验与大规模上下文处理的可靠选择。这些特性使其适用于研究工作流、性能敏感应用,以及需要长上下文推理并优化算力的任务。

DeepSeek-V3.2:关键规格

以下是 DeepSeek-V3.2 的主要规格,以及其在实际使用中的表现。

  • 上下文窗口——163,800 tokens:大容量上下文可跟随长对话或文档,保持早期信息可用,支持多步骤推理。
  • 最大输出长度——65,500 tokens:可生成较长且细致的内容,适用于深入解释、结构化报告与大篇幅一次性输出。
  • 速度与效率——中等节奏表现:DeepSeek-V3.2 以稳定、不急促的节奏响应,适用于更注重思考质量的任务。
  • 成本效率——低成本使用层级:极具性价比,适合频繁或高体量任务,不会造成高昂支出。
  • 推理与准确性——高推理能力:能可靠处理日常逻辑、分析与多步骤任务,适用于多类常见应用场景。
  • 多模态能力——仅支持文本输入与输出:DeepSeek-V3.2 专注文本任务,适合写作、分析与对话,不支持图像或代码处理。

对比 DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3

简要介绍各模型在性能、速度与应用场景上的差异。

功能DeepSeek-V3.2DeepSeek-R1DeepSeek-V3
知识截止
2025年1月
2025年1月
2024年12月
上下文窗口(Token)
163,800
163,800
163,800
最大输出长度(Token)
65,500
163,800
163,800
输入模式
文本
文本
文本
输出模式
文本
文本
文本
延迟(OpenRouter 数据)
1.24 秒
1.29 秒
1.30 秒
速度
中等(低延迟)
比 DeepSeek-V3 更快
中等(在 DeepSeek 系列中相对较慢)
每百万 Token 输入/输出成本
$0.28 / $0.42
$0.2 / $4.5
$0.3 / $1.2
推理性能
平均
编码性能
(基于 SWE-bench Verified)
57.8%
49.2%
42%
适用场景
在保持输出质量的同时提升长上下文推理效率
高级推理任务、编程与通用逻辑
长文档处理、多文档总结、内容生成、分析性推理

来源:  DeepSeek-V3.2 文档

适合使用 DeepSeek-V3.2 的场景

DeepSeek-V3.2 最适合依赖长信息链路与稳定表现的任务。

  • 学生与学习者:用于阅读长材料、理解多章节内容并获得贯穿全篇的连贯讲解。
  • 开发者:处理大型代码库、分析长日志,并构建利用长上下文推理的工具,同时保持准确性。
  • 企业与团队:处理大篇幅文档、生成结构化摘要,并在长报告或多段信息中保持清晰。
  • 产品团队与应用构建者:创建依赖长上下文理解的功能,使智能体或工具在长会话中保持一致表现。
  • 运营与支持团队:回顾长问题历史,理解复杂案例,并生成具上下文意识的稳定解决方案。
  • 内容与营销人员:管理长篇内容、维持跨章节一致语气,并在大量素材下仍输出高质量写作。

如何访问 DeepSeek-V3.2

使用 DeepSeek-V3.2 十分简单,可根据工作流选择最佳方式。

1. DeepSeek API

可通过 DeepSeek API 使用 DeepSeek-V3.2。需 API 密钥与计费方案,适合希望将模型集成到应用、自动化或自定义工具中的开发者。

2. EssayDone AI Chat

如需零配置访问,可在 EssayDone AI聊天 中直接使用 DeepSeek-V3.2。

提供与 API 一致的模型输出,通过简单友好的界面供学生、写作者与专业人士立即使用。

常见问题

以下是关于 DeepSeek-V3.2 的常见问题。

DeepSeek-V3.2 是推理模型吗?

是的。DeepSeek-V3.2 拥有较高推理能力,适合复杂任务,其推理评分高于平均水平,同时保持大上下文条件下的高效表现。

DeepSeek-V3.2 的费用是多少?

DeepSeek-V3.2 费用为每百万输入 tokens $0.28、输出 $0.42,在 DeepSeek 系列中定价较低且能力强。

DeepSeek-V3.2 针对哪些任务优化?

DeepSeek-V3.2 优化于在长上下文场景中提升推理效率并保持输出质量,适合长文档、深入分析与多步骤推理任务。

DeepSeek-V3.2 的多模态处理能力如何?

DeepSeek-V3.2 支持文本输入与文本输出,不支持图像、代码等多模态输入,更适合纯文本工作流。

DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 有何不同?

与 DeepSeek-R1 相比,它具备更高效率与更稳定的推理表现;与 DeepSeek-V3 相比,在长上下文处理与输出一致性方面更进一步。

在 EssayDone AI聊天 中使用 DeepSeek-V3.2 有什么优势?

在 EssayDone AI聊天 中使用 DeepSeek-V3.2 无需 API 密钥、无每日限制、无地区限制,一次付费即可访问 ChatGPT 等众多 AI 模型,更便捷更划算。