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DeepSeek-V3.2系列模型正式上線

作為“為Agent構(gòu)建的推理優(yōu)先模型”，DeepSeek-V3.2包含兩個版本：

DeepSeek-V3.2：V3.2-Exp的官方繼任者，平衡了推理能力與生成長度，性能對標(biāo)GPT-5，現(xiàn)已上線App、Web端及API

DeepSeek-V3.2-Speciale：專攻深度推理能力的極限版本，性能超越GPT-5，比肩Gemini-3.0-Pro，目前僅通過API提供

技術(shù)報告顯示，DeepSeek-V3.2-Speciale在2025年國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）、國際信息學(xué)奧林匹克（IOI）、ICPC世界總決賽及CMO中均取得了金牌級成績

官方已公開上述競賽的最終提交結(jié)果，社區(qū)可通過assets/olympiad_cases進(jìn)行二次驗(yàn)證

技術(shù)報告：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/blob/main/assets/paper.pdf

以下是詳細(xì)信息

核心能力與技術(shù)突破

DeepSeek-V3.2基于三大技術(shù)突破，實(shí)現(xiàn)了高計算效率與卓越推理、Agent性能的統(tǒng)一：

1.DeepSeek Sparse Attention (DSA)：引入高效注意力機(jī)制，大幅降低計算復(fù)雜度，并針對長上下文場景進(jìn)行了優(yōu)化

2.可擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架：通過穩(wěn)健的RL協(xié)議與后訓(xùn)練（post-training）算力擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)了高性能表現(xiàn)

3.大規(guī)模Agent任務(wù)合成管線：涵蓋1800+環(huán)境及8.5萬+復(fù)雜指令

這一合成管線不僅提升了模型在復(fù)雜交互環(huán)境中的遵循度和泛化能力，更讓DeepSeek-V3.2將“思考”直接整合進(jìn)工具使用（Tool-Use）的模型，同時支持在思考和非思考模式下使用工具

API更新與Speciale版限制

DeepSeek-V3.2：

API使用模式與V3.2-Exp保持一致，作為日常主力模型（Daily Driver），提供GPT-5級別的性能

DeepSeek-V3.2-Speciale：

該版本專為解決復(fù)雜任務(wù)設(shè)計，消耗更多Token，目前僅作為API提供，具體限制如下：

臨時端點(diǎn)：需使用


base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215"

服務(wù)期限：該端點(diǎn)服務(wù)至2025年12月15日 15:59 (UTC) 截止

功能限制：不支持工具調(diào)用（Tool Calls），僅用于支持社區(qū)評估與研究。

定價：與DeepSeek-V3.2保持一致

聊天模板重大調(diào)整

DeepSeek-V3.2不再提供Jinja格式模板，并引入了“帶工具思考”及新角色設(shè)定。

Python腳本編碼：官方提供了encoding文件夾，包含Python腳本（encoding_dsv32.py），用于將OpenAI兼容格式消息編碼為模型輸入字符串及解析輸出

Developer角色：模板新增developer角色，專門用于搜索Agent場景，官方API不接受分配給該角色的消息

輸出解析注意：提供的解析函數(shù)僅處理格式良好的字符串，生產(chǎn)環(huán)境需自行增加穩(wěn)健的錯誤處理機(jī)制。

代碼示例如下：

                                                                    import transformers
from encoding_dsv32 import encode_messages


tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3.2")
messages = [
    {"role": "user", "content": "hello"},
    {"role": "assistant", "content": "Hello! I am DeepSeek.", "reasoning_content": "thinking..."},
    {"role": "user", "content": "1+1=?"}
]
# 思考模式配置
encode_config = dict(thinking_mode="thinking", drop_thinking=True, add_default_bos_token=True)
prompt = encode_messages(messages, **encode_config)
tokens = tokenizer.encode(prompt)

模型結(jié)構(gòu)與DeepSeek-V3.2-Exp相同。

采樣參數(shù)：建議設(shè)置 temperature = 1.0，top_p = 0.95。

Speciale版提示：本地部署Speciale版本時，同樣不支持工具調(diào)用功能

開源與協(xié)議

倉庫及模型權(quán)重均采用 MIT License 授權(quán)。

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