DeepSeek

DeepSeek V3.2

Chat
deepseek/deepseek-v3.2
对比开始使用

DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 于 2025-12-01 发布的最新通用对话模型,在该系列的指令遵循与代码能力基础上继续演进。它基于 15 万亿 token 预训练,在日常开发与生产负载中具备出色的性价比。模型支持工具调用(function calling)与提示缓存,可显著降低重复上下文的成本。上下文窗口:128K tokens,输出:32K。定价为输入 $0.29/M tokens、输出 $0.43/M tokens,缓存输入读取 $0.06/M。通过 Ofox 可使用 OpenAI 与 Anthropic 两种协议访问。

上下文窗口
128K
最大输出 Token
32K
发布日期
2025-12-01
能力
函数调用提示缓存
可用供应商
VolcengineVolcengineAzureAzure
支持的协议
OpenAIopenaiAnthropicanthropic

供应商

AzureAzure
输入 Token
$0.58/M
输出 Token
$1.68/M
缓存读取
$0.06/M
网络搜索
$0.035/R
接入协议
OpenAIopenai/v1/chat/completions/v1/responses
VolcengineVolcengine
输入 Token
$0.29/M
输出 Token
$0.43/M
缓存读取
$0.06/M
接入协议
Anthropicanthropic

代码示例

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)

第三方评测

LMArena ↗评测条目:deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2 在 LMArena 文本榜单(风格控制) 综合类别中获得 1425 分,在 374 个模型中排名第 87,基于 47,248 次人类偏好投票(更新于 2026-07-12)。

deepseek-v3.2 在 LMArena 的评测分数
类别Arena 分数95% 置信区间排名投票数
综合1422–1429第 87 / 374 名47,248
困难任务1443–1452第 85 / 374 名26,180
编程1463–1476第 89 / 369 名10,613
数学1418–1440第 74 / 362 名3,004
创意写作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

来源:LMArena · CC BY 4.0 · 更新于 2026-07-12 · 评测方法 ↗ · 排名为 LMArena 文本榜单(风格控制) 各类别内的比较,分数来自第三方人类偏好评测,并非 OFOX 官方评分。

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常见问题

DeepSeek V3.2 在 Ofox.ai 上的价格为输入 $0.29/M/百万 Token，输出 $0.43/M/百万 Token。按量计费，无月费。