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.
價格
效能
使用量與排名
支援的參數
所有提供方:為該模型提供服務的每個上游都支援。部分提供方:取決於處理請求的上游。預設值:未設定時傳送的值。
| 參數 | 提供方 | 預設值 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | 部分提供方 | 預設不傳送 |
| include_reasoning | 所有提供方 | - |
| logit_bias | 部分提供方 | - |
| logprobs | 部分提供方 | - |
| max_tokens | 所有提供方 | - |
| min_p | 部分提供方 | - |
| presence_penalty | 部分提供方 | 預設不傳送 |
| reasoning | 所有提供方 | - |
| repetition_penalty | 部分提供方 | 預設不傳送 |
| response_format | 部分提供方 | - |
| seed | 部分提供方 | - |
| stop | 部分提供方 | - |
| structured_outputs | 部分提供方 | - |
| temperature | 所有提供方 | 1 |
| tool_choice | 部分提供方 | - |
| tools | 部分提供方 | - |
| top_k | 部分提供方 | 預設不傳送 |
| top_logprobs | 部分提供方 | - |
| top_p | 所有提供方 | 0.95 |