deepseek
DeepSeek: DeepSeek V3.2
deepseek/deepseek-v3.2
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
Especificações
- ID do modelo
- deepseek/deepseek-v3.2
- ID canônico
- deepseek/deepseek-v3.2-20251201
- Criador
- deepseek
- Adicionado ao OpenRouter
- 01.12.2025
- Comprimento de contexto
- 163,840
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.260 / saída $0.380
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 44.2 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 49.4% · posição 85 | 1,115Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 40.5% · posição 68 | 1,078Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 49.3% · posição 87 | 1,154Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 48.2% · posição 81 | 1,156Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 46.5% · posição 91 | 1,122Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 40.8% · posição 86 | 1,024Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 46.8% · posição 85 | 1,140Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 50.2% · posição 83 | 1,168Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GMICloudfp8 | 163,840 | $0.209 | $0.310 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 163,840 | $0.259 | $0.800 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 163,840 | $0.260 | $0.380 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 163,840 | $0.260 | $0.380 | — | — | 100% |
| Baidufp8 | 131,072 | $0.280 | $0.420 | — | — | 100% |
| DigitalOcean | 163,840 | $0.300 | $0.960 | — | — | 96.67% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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