Seedance 2.0 СКИДКА 15% | Создавайте в Video Generator →
deepseek
deepseek/deepseek-v3.2-exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

Дата выпуска: 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...

Цены

Оплата по факту использования

Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь

Ввод$0.27 / M Tokens
Вывод$0.41 / M Tokens

Попробовать модель

deepseek/deepseek-v3.2-exp
В сети
deepseek
Привет! Я полезный ИИ-ассистент. Чем могу помочь?

Использование API

Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим 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)

Описание модели

Deepseek deepseek-v3.2-exp

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


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 163840 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.3/$0.4 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 163840 tokens
  • Max Output: 65536 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderDeepseek
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window163840 tokens
Max Output65536 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.3
Output$0.4

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v3.2-exp


API Usage

Python SDK

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

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!"}]
  }'

Notes

  • Model: deepseek/deepseek-v3.2-exp
  • Provider: Deepseek

Информация

Провайдерdeepseek
Типllm

Поддерживаемые возможности

Ввод
Текст
Вывод
Текст
Контекст163,840
Макс. вывод65,536
Vision-
Function Calling✓ Поддерживается

Руководство по доступу к API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID моделиdeepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek V3.2 Exp API

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...

Ввод

$0.27 /M

Вывод

$0.41 /M

Контекст

164K

Макс. вывод

66K

Использование инструментов

Поддерживается

Попробуйте DeepSeek V3.2 Exp на WaveSpeedAI

Доступ к DeepSeek V3.2 Exp через наш единый API — совместимость с OpenAI, без холодных стартов, прозрачные цены.

Часто задаваемые вопросы о DeepSeek V3.2 Exp

Сколько стоит DeepSeek V3.2 Exp через API?+

Цены на WaveSpeedAI: $0.27 за миллион входных токенов и $0.41 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.

Каково контекстное окно DeepSeek V3.2 Exp?+

DeepSeek V3.2 Exp поддерживает до 164K токенов контекста и до 66K токенов вывода на запрос.

Совместим ли DeepSeek V3.2 Exp с OpenAI?+

Да. WaveSpeedAI предоставляет DeepSeek V3.2 Exp через OpenAI-совместимый endpoint по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1. Направьте официальный OpenAI SDK на этот base URL с ключом API WaveSpeedAI — других изменений в коде не требуется.

Как начать работу с DeepSeek V3.2 Exp?+

Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Новые аккаунты получают бесплатные кредиты для оценки DeepSeek V3.2 Exp.

Связанные LLM API