12月1日，深度求索團隊正式發(fā)布 DeepSeek-V3.2。本次升級包含以下主要變化：

DeepSeek V3.2 正式版：強化 Agent 能力，融入思考推理

　　兩個月前，深度求索團隊發(fā)布了實驗性的 DeepSeek-V3.2-Exp，并收到了眾多熱心用戶反饋的對比測試結(jié)果。目前未發(fā)現(xiàn) V3.2-Exp 在任何特定場景中顯著差于 V3.1-Terminus，這驗證了 DSA 稀疏注意力機制的有效性。也感謝廣大用戶一直以來的積極反饋與支持，為我們的持續(xù)創(chuàng)新注入了更多信心與動力。

　　12月1日，深度求索團隊同時發(fā)布兩個正式版模型：

　　DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。

　　官方網(wǎng)頁端、App 和 API 均已更新為正式版 DeepSeek-V3.2，歡迎使用。Speciale 版本目前僅以臨時 API 服務(wù)形式開放，以供社區(qū)評測與研究。

　　新模型技術(shù)報告已同步發(fā)布：

　　https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/master/assets/paper.pdf(復(fù)制鏈接至瀏覽器)

　　推理能力全球領(lǐng)先

• DeepSeek-V3.2 的目標(biāo)是平衡推理能力與輸出長度，適合日常使用，例如問答場景和通用 Agent 任務(wù)場景。在公開的推理類 Benchmark 測試中，DeepSeek-V3.2 達到了 GPT-5 的水平，僅略低于 Gemini-3.0-Pro;相比 Kimi-K2-Thinking，V3.2 的輸出長度大幅降低，顯著減少了計算開銷與用戶等待時間。
• DeepSeek-V3.2-Speciale 的目標(biāo)是將開源模型的推理能力推向極致，探索模型能力的邊界。V3.2-Speciale 是 DeepSeek-V3.2 的長思考增強版，同時結(jié)合了 DeepSeek-Math-V2 的定理證明能力。該模型具備出色的指令跟隨、嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)證明與邏輯驗證能力，在主流推理基準(zhǔn)測試上的性能表現(xiàn)媲美 Gemini-3.0-Pro(見表1)。更令人矚目的是，V3.2-Speciale 模型成功斬獲 IMO 2025(國際數(shù)學(xué)奧林匹克)、CMO 2025(中國數(shù)學(xué)奧林匹克)、ICPC World Finals 2025(國際大學(xué)生程序設(shè)計競賽全球總決賽)及 IOI 2025(國際信息學(xué)奧林匹克)金牌。其中，ICPC 與 IOI 成績分別達到了人類選手第二名與第十名的水平。

　　Tips：在高度復(fù)雜任務(wù)上，Speciale 模型大幅優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)版本，但消耗的 Tokens 也顯著更多，成本更高。目前，DeepSeek-V3.2-Speciale 僅供研究使用，不支持工具調(diào)用，暫未針對日常對話與寫作任務(wù)進行專項優(yōu)化。

表1：DeepSeek-V3.2 與其他模型在各類數(shù)學(xué)、代碼與通用領(lǐng)域評測集上的得分（括號內(nèi)為消耗 Tokens 總量約數(shù)）

　　思考融入工具調(diào)用

• 不同于過往版本在思考模式下無法調(diào)用工具的局限，DeepSeek-V3.2 是我們推出的首個將思考融入工具使用的模型，并且同時支持思考模式與非思考模式的工具調(diào)用。我們提出了一種大規(guī)模 Agent 訓(xùn)練數(shù)據(jù)合成方法，構(gòu)造了大量「難解答，易驗證」的強化學(xué)習(xí)任務(wù)(1800+ 環(huán)境，85,000+ 復(fù)雜指令)，大幅提高了模型的泛化能力。

表2：DeepSeek-V3.2 與其他模型在各類智能體工具調(diào)用評測集上的得分

• 如表 2 所示，DeepSeek-V3.2 模型在智能體評測中達到了當(dāng)前開源模型的最高水平，大幅縮小了開源模型與閉源模型的差距。值得說明的是，V3.2 并沒有針對這些測試集的工具進行特殊訓(xùn)練，所以我們相信，V3.2 在真實應(yīng)用場景中能夠展現(xiàn)出較強的泛化性。

　　開源

• DeepSeek-V3.2

　　HuggingFace:

　　https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

　　ModelScope:

　　https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

• DeepSeek-V3.2-Speciale

　　HuggingFace:

　　https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale

　　ModelScope:

　　https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale

　　網(wǎng)頁端、APP 與 API 更新

　　DeepSeek-V3.2 是我們當(dāng)前正式提供服務(wù)的模型，官網(wǎng)網(wǎng)頁、APP、API 模型均已由 DeepSeek-V3.2-Exp 升級為正式版 DeepSeek-V3.2，使用方式不變。

　　同時，為了方便社區(qū)評測與研究，我們非正式部署了 DeepSeek-V3.2-Speciale 的 API 服務(wù)，API 用戶可以通過設(shè)置

　　base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215"

　　訪問該模型。該模型 API 價格不變，只支持思考模式下的對話功能，不支持工具調(diào)用等功能，最大輸出長度默認為 128K，支持時間截止至北京時間 2025-12-15 23:59。

　　思考模式下的工具調(diào)用

　　本次 API 更新支持了 DeepSeek-V3.2 思考模式下的工具調(diào)用能力。當(dāng)前在思考模式下，模型能夠經(jīng)過多輪的思考 + 工具調(diào)用，最終給出更詳盡準(zhǔn)確的回答。下圖為思考模式下進行工具調(diào)用的 API 請求示意圖：

 

• 在回答問題 1 過程中(請求 1.1 - 1.3)，模型進行了多次思考 + 工具調(diào)用后給出答案。在這個過程中，用戶需回傳思維鏈內(nèi)容(reasoning_content)給 API，以讓模型繼續(xù)思考。
• 在下一個用戶問題開始時(請求 2.1)，需刪除之前的思維鏈，并保留其它內(nèi)容發(fā)送給 API。
• 更詳細的使用方法請參考 API 文檔：

　　https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode

　　DeepSeek-V3.2 的思考模式也增加了對 Claude Code 的支持，用戶可以通過將模型名改為 deepseek-reasoner，或在 Claude Code CLI 中按 Tab 鍵開啟思考模式進行使用。但需要注意的是，思考模式未充分適配 Cline、RooCode 等使用非標(biāo)準(zhǔn)工具調(diào)用的組件，我們建議用戶在使用此類組件時繼續(xù)使用非思考模式。