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
Wszyscy dostawcy = obsługiwany przez każdy upstream serwujący ten model. Niektórzy dostawcy = zależy od upstreamu obsługującego żądanie. Domyślnie = wartość wysyłana, gdy nic nie ustawisz.
| Parametr | Dostawcy | Domyślne |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Niektórzy dostawcy | Domyślnie niewysyłany |
| include_reasoning | Wszyscy dostawcy | - |
| logit_bias | Niektórzy dostawcy | - |
| logprobs | Niektórzy dostawcy | - |
| max_tokens | Wszyscy dostawcy | - |
| min_p | Niektórzy dostawcy | - |
| presence_penalty | Niektórzy dostawcy | Domyślnie niewysyłany |
| reasoning | Wszyscy dostawcy | - |
| repetition_penalty | Niektórzy dostawcy | Domyślnie niewysyłany |
| response_format | Niektórzy dostawcy | - |
| seed | Niektórzy dostawcy | - |
| stop | Niektórzy dostawcy | - |
| structured_outputs | Niektórzy dostawcy | - |
| temperature | Wszyscy dostawcy | 1 |
| tool_choice | Niektórzy dostawcy | - |
| tools | Niektórzy dostawcy | - |
| top_k | Niektórzy dostawcy | Domyślnie niewysyłany |
| top_logprobs | Niektórzy dostawcy | - |
| top_p | Wszyscy dostawcy | 0.95 |