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
كل المزوّدين = مدعوم لدى كل مصدر يقدم هذا النموذج. بعض المزوّدين = يعتمد على المصدر الذي يعالج الطلب. الافتراضي = القيمة المرسلة عندما لا تحدد شيئًا.
| المعامل | المزوّدون | افتراضي |
|---|---|---|
| frequency_penalty | بعض المزوّدين | لا يُرسل افتراضيًا |
| include_reasoning | كل المزوّدين | - |
| logit_bias | بعض المزوّدين | - |
| logprobs | بعض المزوّدين | - |
| max_tokens | كل المزوّدين | - |
| min_p | بعض المزوّدين | - |
| presence_penalty | بعض المزوّدين | لا يُرسل افتراضيًا |
| reasoning | كل المزوّدين | - |
| repetition_penalty | بعض المزوّدين | لا يُرسل افتراضيًا |
| response_format | بعض المزوّدين | - |
| seed | بعض المزوّدين | - |
| stop | بعض المزوّدين | - |
| structured_outputs | بعض المزوّدين | - |
| temperature | كل المزوّدين | 1 |
| tool_choice | بعض المزوّدين | - |
| tools | بعض المزوّدين | - |
| top_k | بعض المزوّدين | لا يُرسل افتراضيًا |
| top_logprobs | بعض المزوّدين | - |
| top_p | كل المزوّدين | 0.95 |