DeepSeek: DeepSeek V3.2

deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, предназначенная для гармоничного сочетания высокой вычислительной эффективности с сильными возможностями рассуждения и использования инструментов. Она внедряет DeepSeek Разреженное Внимание (DSA), механизм мелкозернистого разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и вывод, сохраняя при этом качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая структура обучения с подкреплением дополнительно улучшает её, обеспечивая производительность в классе GPT-5 и демонстрируя результаты уровня золотой медали на 2025 IMO и IOI. V3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза задач агентного типа, чтобы лучше интегрировать рассуждения в сценарии использования инструментов, повышая соответствие и обобщение в интерактивных средах. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью reasoning enabled логического параметра. Подробнее в нашей документации

Модальности

Вход / выход за 1 млн

33,30 ₽ / 49,51 ₽

Контекст

163 840

Добавлена

1 дек. 2025 г.

Поставщики, endpoint’ы и маршрутизация

Один поставщик может предлагать несколько endpoint-вариантов: стандартный, flex, priority или региональный. Без дополнительных настроек выбирается самый дешёвый доступный endpoint.

Маршрут запроса

Сначала самый дешёвый доступный endpointrequest body

"provider": { "sort": "price" }

15 поставщика · 15 endpoint-вариантов

Поставщик / endpoint	Вход / 1 млн	Выход / 1 млн	Кэш / 1 млн	Задержка	Скорость	Доступность
GMICloudДешевле gmicloud/fp8·FP8	25,84 ₽	38,32 ₽	2,67 ₽	2,49 с	29 ток/с	99,84%
StreamLake streamlake/fp8·FP8	35,40 ₽	53,10 ₽	3,54 ₽	1,35 с	25 ток/с	99,57%
AtlasCloud atlas-cloud/fp8·FP8	32,18 ₽	47,03 ₽	16,09 ₽	1,18 с	26 ток/с	99,98%
DeepInfra deepinfra/fp4·FP4	32,18 ₽	47,03 ₽	16,09 ₽	1,37 с	12 ток/с	97,30%
Novita novita/fp8·FP8	33,30 ₽	49,51 ₽	16,65 ₽	1,08 с	28 ток/с	100,00%
SiliconFlow siliconflow/fp8·FP8	32,06 ₽	51,99 ₽	16,71 ₽	2,04 с	26 ток/с	99,63%
Baidu baidu/fp8·FP8	34,66 ₽	51,99 ₽	3,47 ₽	902 мс	39 ток/с	100,00%
Venice venice·Стандарт	40,85 ₽	59,41 ₽	19,80 ₽	1,9 с	7 ток/с	99,08%
DigitalOcean digitalocean·Стандарт	30,94 ₽	99,02 ₽	9,28 ₽	1,36 с	12 ток/с	95,07%
Alibaba alibaba/fp8·FP8	45,86 ₽	137,58 ₽	9,17 ₽	895 мс	39 ток/с	99,89%
Friendli friendli·Стандарт	61,89 ₽	185,66 ₽	30,94 ₽	376 мс	42 ток/с	99,86%
Phala phala·Стандарт	123,78 ₽	123,78 ₽	61,89 ₽	2,06 с	9 ток/с	99,45%
Google google-vertex·Стандарт	69,31 ₽	207,94 ₽	—	933 мс	22 ток/с	100,00%
SambaNova sambanova·Стандарт	371,33 ₽	556,99 ₽	—	3,16 с	13,5 ток/с	97,53%
Mara mara·Стандарт	371,33 ₽	556,99 ₽	—	2,92 с	67 ток/с	84,73%

Красный и жёлтый щиты отмечают предупреждения о данных. Наведите на значок для подробностей. Условия конкретного endpoint могут отличаться от общей политики провайдера.

Цены

Стоимость показана в рублях по текущему курсу пополнения. Итоговая сумма зависит от фактического usage ответа.

Операция	Стоимость
Входные токены	33,30 ₽за 1 млн токенов
Выходные токены	49,51 ₽за 1 млн токенов
Чтение кэша	16,65 ₽за 1 млн токенов

Бенчмарки

Результаты стандартизированных оценок. Для индексов, ELO и точности большее значение означает лучший результат.

Artificial Analysis

Сводные индексы способностей модели.

Источник

Кодтоп 47%

44,2индекс

место 66 из 143

Design Arena

ELO и доля побед по категориям визуальных задач.

Источник

Веб-сайтытоп 50%

1 192ELO

50,2%побед202,4 ссреднее75/151место

Категории кодатоп 53%

1 185ELO

49,3%побед183,7 ссреднее74/141место

Визуализация данныхтоп 55%

1 180ELO

48,2%побед143,1 ссреднее75/137место

3Dтоп 48%

1 173ELO

49,5%побед133 ссреднее62/130место

UI-компонентытоп 56%

1 173ELO

46,8%побед129,3 ссреднее76/136место

Разработка игртоп 58%

1 167ELO

46,5%побед183 ссреднее80/139место

ASCII-арттоп 87%

1 110ELO

40,5%побед118,2 ссреднее63/73место

SVGтоп 82%

1 070ELO

40,8%побед47,8 ссреднее81/99место

Публичные eval-задачи

Точность опубликованных прогонов.

Источник

GPQA Diamond

82,1%точность

5 742 задач

τ-bench Verified — Airline

72,1%точность

1 446 задач

Данные API на 02.09.2026, 12:01:44.

Параметры и модальности

Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.

Входные модальности

text

Выходные модальности

text

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Пример запроса

curl https://gorouter.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GOROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}]
  }'