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
Tous les fournisseurs = pris en charge par tous les upstreams servant ce modèle. Certains fournisseurs = dépend de l'upstream qui traite la requête. Par défaut = la valeur envoyée quand vous ne définissez rien.
| Paramètre | Fournisseurs | Par défaut |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| include_reasoning | Tous les fournisseurs | - |
| logit_bias | Certains fournisseurs | - |
| logprobs | Certains fournisseurs | - |
| max_tokens | Tous les fournisseurs | - |
| min_p | Certains fournisseurs | - |
| presence_penalty | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| reasoning | Tous les fournisseurs | - |
| repetition_penalty | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| response_format | Certains fournisseurs | - |
| seed | Certains fournisseurs | - |
| stop | Certains fournisseurs | - |
| structured_outputs | Certains fournisseurs | - |
| temperature | Tous les fournisseurs | 1 |
| tool_choice | Certains fournisseurs | - |
| tools | Certains fournisseurs | - |
| top_k | Certains fournisseurs | Non envoyé par défaut |
| top_logprobs | Certains fournisseurs | - |
| top_p | Tous les fournisseurs | 0.95 |