DeepSeek

DeepSeek V3.2

Chat
deepseek/deepseek-v3.2
對比開始使用

DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 於 2025-12-01 發布的最新通用對話模型,在該系列的指令遵循與程式碼能力基礎上持續演進。它以 15 兆 token 預先訓練,在日常開發與生產工作負載中具備出色的性價比。模型支援工具調用(function calling)與提示快取,可大幅降低重複上下文的成本。上下文視窗:128K tokens,輸出:32K。定價為輸入 $0.29/M tokens、輸出 $0.43/M tokens,快取輸入讀取 $0.06/M。透過 Ofox 可使用 OpenAI 與 Anthropic 兩種協定存取。

上下文視窗
128K
最大輸出 Token
32K
發布日期
2025-12-01
能力
函式呼叫提示快取
可用供應商
VolcengineVolcengineAzureAzure
支援的協定
OpenAIopenaiAnthropicanthropic

供应商

AzureAzure
輸入 Token
$0.58/M
輸出 Token
$1.68/M
快取讀取
$0.06/M
網路搜尋
$0.035/R
接入协议
OpenAIopenai/v1/chat/completions/v1/responses
VolcengineVolcengine
輸入 Token
$0.29/M
輸出 Token
$0.43/M
快取讀取
$0.06/M
接入协议
Anthropicanthropic

程式碼範例

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)

第三方評測

LMArena ↗評測條目:deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2 在 LMArena 文字榜單(風格控制) 綜合類別中獲得 1425 分,在 374 個模型中排名第 87,基於 47,248 次人類偏好投票(更新於 2026-07-12)。

deepseek-v3.2 在 LMArena 的評測分數
類別Arena 分數95% 信賴區間排名投票數
綜合1422–1429第 87 / 374 名47,248
困難任務1443–1452第 85 / 374 名26,180
程式設計1463–1476第 89 / 369 名10,613
數學1418–1440第 74 / 362 名3,004
創意寫作1393–1409第 80 / 372 名6,678
指令遵循1415–1427第 77 / 374 名12,919
中文1450–1476第 90 / 344 名2,441

來源:LMArena · CC BY 4.0 · 更新於 2026-07-12 · 評測方法 ↗ · 排名為 LMArena 文字榜單(風格控制) 各類別內的比較,分數來自第三方人類偏好評測,並非 OFOX 官方評分。

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常見問題

DeepSeek V3.2 在 Ofox.ai 上的價格為輸入 $0.29/M/百萬 Token，輸出 $0.43/M/百萬 Token。按量計費，無月費。