DeepSeek

DeepSeek V3.2

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deepseek/deepseek-v3.2
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DeepSeek V3.2 は、2025-12-01 にリリースされた DeepSeek の最新汎用チャットモデルで、同シリーズの指示追従性能とコーディング能力をさらに強化しています。15 兆トークンで事前学習されており、日常的な開発や本番ワークロードにおいて優れたコストパフォーマンスを発揮します。ツール呼び出し(function calling)とプロンプトキャッシュに対応し、繰り返し利用するコンテキストのコストを抑えられます。コンテキストウィンドウ:128K トークン、出力:32K。料金は入力 $0.29/M トークン、出力 $0.43/M トークン、キャッシュ読み取りは $0.06/M です。Ofox 経由で OpenAI と Anthropic の両プロトコルから利用できます。

コンテキストウィンドウ
128K
最大出力トークン
32K
リリース日
2025-12-01
機能
Function Callingプロンプトキャッシュ
利用可能なプロバイダー
VolcengineVolcengineAzureAzure
対応プロトコル
OpenAIopenaiAnthropicanthropic

Providers

AzureAzure
入力トークン
$0.58/M
出力トークン
$1.68/M
キャッシュ読込
$0.06/M
Web検索
$0.035/R
Protocols
OpenAIopenai/v1/chat/completions/v1/responses
VolcengineVolcengine
入力トークン
$0.29/M
出力トークン
$0.43/M
キャッシュ読込
$0.06/M
Protocols
Anthropicanthropic

コード例

from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.run/v1",
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)


response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
)


print(response.choices[0].message.content)

ベンチマーク

LMArena ↗評価対象:deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2 は LMArena テキストリーダーボード(スタイルコントロール) の総合カテゴリで 1425 点を獲得し、47,248 件の人間による選好投票に基づき 374 モデル中第 87 位です(更新日:2026-07-12)。

LMArena における deepseek-v3.2 のベンチマークスコア
カテゴリArena スコア95% 信頼区間順位投票数
総合1422–1429374 中 87 位47,248
難問1443–1452374 中 85 位26,180
コーディング1463–1476369 中 89 位10,613
数学1418–1440362 中 74 位3,004
創作1393–1409372 中 80 位6,678
指示追従1415–1427374 中 77 位12,919
中国語1450–1476344 中 90 位2,441

出典:LMArena · CC BY 4.0 · 更新日 2026-07-12 · 評価方法 ↗ · 順位は LMArena テキストリーダーボード(スタイルコントロール) の各カテゴリ内での比較です。スコアはサードパーティによる人間の選好評価であり、OFOX の公式評価ではありません。

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DeepSeek V4 Flash
$0.14/M/$0.28/M
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$0.45/M/$0.88/M

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よくある質問

Ofox.aiでのDeepSeek V3.2の料金は、入力100万トークンあたり$0.29/M、出力100万トークンあたり$0.43/Mです。従量課金制、月額料金なし。