DeepSeek-V3.2 是 DeepSeek 发布的一款以推理为优先的大语言模型，是 V3.2-Exp 的正式继任者。它专为智能体（agentic）能力和工具使用场景下的集成推理而设计。如果对 deepseek-reasoner 模型的请求包含 tools 参数，该请求实际上将使用 deepseek-chat 模型处理。该模型引入了一种新的大规模智能体训练数据合成方法，涵盖超过 1,800 个环境和 85,000 多条复杂指令。DeepSeek-V3.2 是 DeepSeek 首个将思维（thinking）直接集成到工具使用中的模型，支持在工具交互期间同时进行思维和非思维模式。根据 DeepSeek 的基准测试，该模型在平衡推理质量和输出长度的同时，提供了可与 GPT-5 水平相媲美的性能。它可通过 App、Web 和 API 使用，既适用于日常通用用途，也适用于复杂的智能体工作流。
返回模型列表
20.6%$0.293/ 百万 token$0.4395/ 百万 token读取：0.0293/ 百万 token写入：-/ 百万 token128K1.85s19.0tps
-$0.28-0.56/ 百万 token$0.43-0.86/ 百万 token读取：0.06/ 百万 token写入：-/ 百万 token128K--
供应商
在多个供应商之间路由请求。复制供应商标识以设置偏好供应商。
供应商缓存命中率上下文
SiliconFlow
siliconflow
Baidu下线
baidu
可用率
24 小时AI Gateway 直连请求及各供应商的成功率。
Oct 26, 17:24
SiliconFlow100.00%
吞吐量
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 吞吐量，单位为每秒 token 数（TPS）。
Oct 26, 15:00
SiliconFlow19.0 tps
延迟
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 首 token 延迟（TTFT），单位为毫秒。
Oct 26, 15:00
SiliconFlow1.85s
活动
该模型随时间变化的 token 用量和请求流量。
Token 消耗
Oct 25
Baidu-
SiliconFlow507.6K
按实际处理请求的供应商拆分 token 用量。区块越大，表示该供应商处理的模型流量越多。
Artificial Analysis
Apps
Public apps that send the most traffic to this model. Good signal for what real production workloads look like — and a hint at which use cases this model is best suited for. View All
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