DeepSeek/DeepSeekActivo

DeepSeek V3.2 Exp

We are excited to announce the official release of DeepSeek-V3.2-Exp, an experimental version of our model. As an intermediate step toward our next-generation architecture, V3.2-Exp builds upon V3.1-Terminus by introducing DeepSeek Sparse Attention—a sparse attention mechanism designed to explore and validate optimizations for training and inference efficiency in long-context scenarios.

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Contexto
164K
Salida máxima
66K
Entrada
0,27 US$
Salida
0,41 US$
DECISION SUMMARY

Casos de uso recomendados

AgentesContexto largoCalidad-precio

Puntos fuertes en estos datos

  • 163,840-token context window
  • text input
  • 19 supported API parameters listed

Límites y advertencias

  • Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
CAPABILITIES

Capacidad

Datos propios del modelo

Modelo
Razonamiento
Compatible
Pesos abiertos
Desconocido

Datos del endpoint del proveedor

Endpoint del proveedor
Llamadas a herramientas
Compatible
Salida estructurada
Compatible
Streaming
Desconocido
Caché de prompts
Desconocido
Lotes
Desconocido
Ajuste fino
Desconocido
PROVIDER PRICING

DeepSeek V3.2 Exp Precios del proveedor

Endpoint del proveedor: deepseek/deepseek-v3.2-exp

Entrada
0,27 US$
por 1 M de tokens
Salida
0,41 US$
por 1 M de tokens
Entrada en caché
Desconocido
por 1 M de tokens
Salida de imagen
Desconocido
por 1 M de tokens
SOURCE RECORDS

Fuentes y verificación

Hugging Face model card

Campos: tags, gated, license, summary, base model, library name, pipeline tag, base model relation

OpenRouter Models API

Campos: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters

MODEL FAQ

Preguntas frecuentes

Las respuestas se generan con los mismos datos verificables del modelo y del proveedor mostrados arriba.

DeepSeek V3.2 Exp es un modelo de IA de DeepSeek perteneciente a la familia DeepSeek. Su contexto catalogado es de 164K.

Las especificaciones y los precios pueden variar por proveedor y cambiar con el tiempo. Revisa las fuentes y las fechas de verificación antes de usar un modelo en producción.