同步自 OpenRouter · 336 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T17:19:16.976Z
DeepSeek V3.2
deepseek/deepseek-v3.2
DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 推出的大型语言模型，采用 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 稀疏注意力机制，在保持长上下文质量的同时显著降低训练和推理成本。通过可扩展强化学习后训练框架提升推理能力，性能达到 GPT-5 级别。该模型整合大规模 Agent 任务合成管道（覆盖1800+环境与85k+复杂指令），增强工具使用场景下的合规性与泛化能力。支持文本输入输出与工具调用，适用于复杂推理、代码生成、Agent 交互等场景。上下文长度达 164K。模态以文本为主，具体能力与限制以厂商及 OpenRouter 网关为准。
平衡高效推理与Agent工具使用的MoE模型，GPT-5级性能，支持164K长上下文。
DeepSeek
DeepSeek · 知识库 159 模 / 31 族
平衡高效推理与Agent工具使用的MoE模型，GPT-5级性能，支持164K长上下文。
DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 推出的大型语言模型，采用 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 稀疏注意力机制，在保持长上下文质量的同时显著降低训练和推理成本。通过可扩展强化学习后训练框架提升推理能力，性能达到 GPT-5 级别。该模型整合大规模 Agent 任务合成管道（覆盖1800+环境与85k+复杂指令），增强工具使用场景下的合规性与泛化能力。支持文本输入输出与工具调用，适用于复杂推理、代码生成、Agent 交互等场景。上下文长度达 164K。模态以文本为主，具体能力与限制以厂商及 OpenRouter 网关为准。
DeepSeek 是中国 AI 公司深度求索推出的模型家族，以混合专家（MoE）架构为核心，提供高性能且成本低廉的开源大模型。当前主力包括 V4-Pro（超大规模 MoE）、V4-Flash（高效版）、R1 推理系列及 V3 基座，上下文窗口已扩展至百万级 token，适合处理大型代码库、长文档分析与复杂推理。模型在数学、编程、逻辑推理基准上表现突出，支持中英双语，权重开放便于本地部署与微调。适用场景涵盖软件开发、学术研究、Agent 构建与高吞吐 API 服务。边界在于：对中文敏感话题存在内容限制；多模态能力（VL/OCR）为独立子系列，非主力；作为 LLM 仍可能出现幻觉或事实偏差，复杂开放域任务建议结合工具验证。整体定位为技术向高性价比选择，而非全能闭源前沿模型。
DeepSeek 开源/API 模型系列，强调推理与性价比。
DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
- 平衡高效推理与Agent工具使用的MoE模型，GPT-5级性能，支持164K长上下文。
- 高性价比开源 MoE 模型家族，专注推理、代码与数学任务
- 当前版本线 3.2
- 归并版本 12 个
- V3.2 版本，基于 MoE 架构（总参数约 671B 级别），引入 DSA 机制与 RL 后训练优化。
- DeepSeek 家族从早期 Coder 与 V2 起步，V3 推出 671B MoE 基座奠定通用与效率基础；R1 系列通过强化学习强化推理链条，在数学编码基准接近 o1 水平；2026 年 V4 系列（Flash 与 Pro）进一步升级
适用场景
- 代码生成与软件工程
- 数学与逻辑推理
- 长上下文文档分析
- Agent 工具调用与工作流
能力 / 优势
- MoE 架构实现低激活参数高性能
- 开源权重与 API 低价部署
- 百万级上下文与强代码/数学能力
边界 / 不适合
- 中文敏感话题内容限制
- 非原生多模态主力，幻觉风险同其他 LLM
接入提示：通过 OpenRouter 接入，支持 OpenAI 兼容 API，模型短 ID: deepseek/deepseek-v3.2。测速与 Playground 入口见 OpenRouter 平台。
常见问题
支持工具调用吗？
支持 Agentic 工具使用，可在思考与非思考模式下调用。
上下文长度是多少？
164K tokens。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 3.2当前 | DeepSeek V3.2 deepseek/deepseek-v3.2 | — | OpenRouter | |
| 3.2 | DeepSeek V3.2 Exp deepseek/deepseek-v3.2-exp | — | OpenRouter | |
| 3.1 | DeepSeek V3.1 Terminus deepseek/deepseek-v3.1-terminus | — | OpenRouter | |
| 3.1 | DeepSeek V3.1 deepseek/deepseek-chat-v3.1 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Flash 0731 deepseek/deepseek-v4-flash-0731 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Pro deepseek/deepseek-v4-pro | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Flash deepseek/deepseek-v4-flash | — | OpenRouter | |
| — | R1 0528 deepseek/deepseek-r1-0528 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V3 0324 deepseek/deepseek-chat-v3-0324 | — | OpenRouter | |
| — | R1 Distill Llama 70B deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 70B | OpenRouter | |
| — | R1 deepseek/deepseek-r1 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V3 deepseek/deepseek-chat | — | OpenRouter |
定价与限制
| 输入 | $0.269 / 百万 tokens |
| 输出 | $0.400 / 百万 tokens |
| 缓存读 / 写 | $0.134 / — |
| 最大输出 | 66k |
| 输入模态 | text |
| 输出模态 | text |
| HF | deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 |
支持参数
价格与基准分优先同步自 OpenRouter；网关短 ID 由本站平台清单补全，介绍/历史版本融合 Hugging Face 检索与家族知识库。能力验真请用 bench_v1 实验室 · OCR 天梯。
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