deepseek/deepseek-v3.2-exp
Data publikacji: 2025-09-29
163,840 context · $0.27/M input tokens · $0.41/M output tokens
DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
Płać za użycie
Bez kosztów początkowych, płacisz tylko za to, czego używasz
Użyj poniższych przykładów kodu, aby zintegrować się z naszym API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2-exp",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)DeepSeek-V3
DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism designed to improve training and inference efficiency in long-context scenarios while maintaining output quality. Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs
The model was trained under conditions aligned with V3.1-Terminus to enable direct comparison. Benchmarking shows performance roughly on par with V3.1 across reasoning, coding, and agentic tool-use tasks, with minor tradeoffs and gains depending on the domain. This release focuses on validating architectural optimizations for extended context lengths rather than advancing raw task accuracy, making it primarily a research-oriented model for exploring e
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Deepseek |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 163840 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $0.4 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v3.2-exp
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2-exp",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
deepseek/deepseek-v3.2-exp
DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
Wejście
$0.27 /M
Wyjście
$0.41 /M
Kontekst
164K
Maks. wyjście
66K
Użycie narzędzi
Obsługiwane
Uzyskaj dostęp do DeepSeek V3.2 Exp przez nasze ujednolicone API — kompatybilne z OpenAI, bez zimnych startów, przejrzyste ceny.
Cennik na WaveSpeedAI: $0.27 za milion tokenów wejściowych i $0.41 za milion tokenów wyjściowych. Prompt caching i przetwarzanie wsadowe są rozliczane oddzielnie i obniżają efektywny koszt długich, powtarzalnych obciążeń.
DeepSeek V3.2 Exp obsługuje do 164K tokenów kontekstu i do 66K tokenów wyjściowych na zapytanie.
Tak. WaveSpeedAI udostępnia DeepSeek V3.2 Exp przez endpoint kompatybilny z OpenAI pod https://llm.wavespeed.ai/v1. Skieruj oficjalny OpenAI SDK na ten base URL ze swoim kluczem API WaveSpeedAI — bez innych zmian w kodzie.
Zaloguj się do WaveSpeedAI, utwórz klucz API w Access Keys, a następnie wyślij żądanie na https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions z id modelu pokazanym powyżej. Nowe konta otrzymują darmowe kredyty na ocenę DeepSeek V3.2 Exp.