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
כל הספקים = נתמך אצל כל upstream שמגיש את המודל הזה. חלק מהספקים = תלוי ב-upstream שמטפל בבקשה. ברירת מחדל = הערך שנשלח כשלא הגדרת דבר.
| פרמטר | ספקים | ברירת מחדל |
|---|---|---|
| frequency_penalty | חלק מהספקים | לא נשלח כברירת מחדל |
| include_reasoning | כל הספקים | - |
| logit_bias | חלק מהספקים | - |
| logprobs | חלק מהספקים | - |
| max_tokens | כל הספקים | - |
| min_p | חלק מהספקים | - |
| presence_penalty | חלק מהספקים | לא נשלח כברירת מחדל |
| reasoning | כל הספקים | - |
| repetition_penalty | חלק מהספקים | לא נשלח כברירת מחדל |
| response_format | חלק מהספקים | - |
| seed | חלק מהספקים | - |
| stop | חלק מהספקים | - |
| structured_outputs | חלק מהספקים | - |
| temperature | כל הספקים | 1 |
| tool_choice | חלק מהספקים | - |
| tools | חלק מהספקים | - |
| top_k | חלק מהספקים | לא נשלח כברירת מחדל |
| top_logprobs | חלק מהספקים | - |
| top_p | כל הספקים | 0.95 |