DeepSeek v3.2
À propos de ce modèle
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 that reduces training and inference cost while preserving quality in long-context scenarios. A scalable reinforcement learning post-training framework further improves reasoning, with reported performance in the GPT-5 class, and the model has demonstrated gold-medal results on the 2025 IMO and IOI. V3.2 also uses a large-scale agentic task synthesis pipeline to better integrate reasoning into tool-use settings, boosting compliance and generalization in interactive environments. Users can control the reasoning behaviour with the `reasoning` `enabled` boolean. [Learn more in our docs](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#enable-reasoning-with-default-config)
Catégorie de performance
DeepSeek v3.2 est un modèle flagship de DeepSeek : le plus performant de leur gamme.
Meilleur modèle de ce fournisseur. Performances maximales sur les benchmarks, idéal pour les tâches exigeantes.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans Elosia| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.260 |
| Sortie (complétion) | $0.380 |
| Lecture cache | $0.130 |
Capacités
Benchmarks
Usages recommandés
Points forts
- Excellent rapport qualité-prix
- Raisonnement mathématique de pointe pour un modèle ouvert (AIME 93.1%)
- Modèle open-weight (transparence et auto-hébergement)
- Solide en programmation avec Sparse Attention pour une inférence efficace
Limites
- Peut être en retrait sur les tâches créatives face aux modèles propriétaires
- Réglage de sécurité moins poussé que Claude/GPT
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
