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
Tüm sağlayıcılar = bu modeli sunan her upstream destekler. Bazı sağlayıcılar = isteği işleyen upstream'e bağlıdır. Varsayılan = ayarlamadığınızda gönderilen değer.
| Parametre | Sağlayıcılar | Varsayılan |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Bazı sağlayıcılar | Varsayılan olarak gönderilmez |
| include_reasoning | Tüm sağlayıcılar | - |
| logit_bias | Bazı sağlayıcılar | - |
| logprobs | Bazı sağlayıcılar | - |
| max_tokens | Tüm sağlayıcılar | - |
| min_p | Bazı sağlayıcılar | - |
| presence_penalty | Bazı sağlayıcılar | Varsayılan olarak gönderilmez |
| reasoning | Tüm sağlayıcılar | - |
| repetition_penalty | Bazı sağlayıcılar | Varsayılan olarak gönderilmez |
| response_format | Bazı sağlayıcılar | - |
| seed | Bazı sağlayıcılar | - |
| stop | Bazı sağlayıcılar | - |
| structured_outputs | Bazı sağlayıcılar | - |
| temperature | Tüm sağlayıcılar | 1 |
| tool_choice | Bazı sağlayıcılar | - |
| tools | Bazı sağlayıcılar | - |
| top_k | Bazı sağlayıcılar | Varsayılan olarak gönderilmez |
| top_logprobs | Bazı sağlayıcılar | - |
| top_p | Tüm sağlayıcılar | 0.95 |