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DeepSeek: DeepSeek V3.2

来源介绍(英文)

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...

模型概览

模型规格

上下文
163,840 tokens
最大输出
65,536 tokens
架构
text->text
分词器
DeepSeek
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.28
每百万 Token
输出
$0.42
每百万 Token
缓存读取
$0.028
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95

推理能力

是否必须推理
否
默认参数
否
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v3.2","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
text
输出
text
推理能力

否

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

12 个提供方

核验日期: 2026年10月19日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

GMICloud

fp8
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.2088
输出
$0.3096
缓存读取
$0.0216
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.259
输出
$0.8
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
164K
最大输出
16K
输入
$0.26
输出
$0.38
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.26
输出
$0.38
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

Venice

暂未提供
上下文
160K
最大输出
33K
输入
$0.2683
输出
$0.3902
缓存读取
$0.1301
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp8
上下文
131K
最大输出
66K
输入
$0.28
输出
$0.42
缓存读取
$0.028
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.3
输出
$0.96
缓存读取
$0.09
缓存写入
暂未提供

Friendli

暂未提供
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.5
输出
$1.5
缓存读取
$0.25
缓存写入
暂未提供

Google

暂未提供
上下文
164K
最大输出
66K
输入
$0.56
输出
$1.68
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Phala

暂未提供
上下文
164K
最大输出
64K
输入
$1
输出
$1
缓存读取
$0.5
缓存写入
暂未提供

Mara

暂未提供
上下文
33K
最大输出
7K
输入
$3
输出
$4.5
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

SambaNova

暂未提供
上下文
33K
最大输出
7K
输入
$3
输出
$4.5
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供
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4 个模型

全部模型
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.15输出: $0.6每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.02输出: $1每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.05输出: $0.15每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.2156输出: $0.6468每百万 Token
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