DeepSeek: deepseek-v3.2:free
DeepSeek-V3.2 is the definitive "Reasoning-First" multimodal foundation model, utilizing the third-generation Multi-head Latent Attention (MLA) and DeepSeek-MoE architecture. This version introduces the "Dynamic Token Pruning" technology, which reduces inference latency by 40% compared to V3.0 while maintaining top-tier coding and mathematical reasoning capabilities. V3.2 is natively multimodal, capable of processing interleaved text, high-resolution images, and long-form video inputs without separate vision encoders. In 2026, it is widely recognized as the most cost-effective "GPT-5 Class" model, offering open-source weights for researchers and a highly scalable API for global developers.
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지원 파라미터
모든 프로바이더 = 이 모델을 제공하는 모든 업스트림에서 지원됩니다. 일부 프로바이더 = 요청을 처리하는 업스트림에 따라 다릅니다. 기본값 = 설정하지 않았을 때 전송되는 값입니다.
| 파라미터 | 프로바이더 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| include_reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| logit_bias | 일부 프로바이더 | - |
| logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| max_tokens | 모든 프로바이더 | - |
| min_p | 일부 프로바이더 | - |
| presence_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| repetition_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| response_format | 일부 프로바이더 | - |
| seed | 일부 프로바이더 | - |
| stop | 일부 프로바이더 | - |
| structured_outputs | 일부 프로바이더 | - |
| temperature | 모든 프로바이더 | 1 |
| tool_choice | 일부 프로바이더 | - |
| tools | 일부 프로바이더 | - |
| top_k | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| top_logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| top_p | 모든 프로바이더 | 0.95 |