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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 that reduces training and inference cost while preserving quality in long-context scenarios. A scalable reinforcement learning post-training framework further improves reasoning, with reported performance in the GPT-5 class, and the model has demonstrated gold-medal results on the 2025 IMO and IOI. V3.2 also uses a large-scale agentic task synthesis pipeline to better integrate reasoning into tool-use settings, boosting compliance and generalization in interactive environments. Users can control the reasoning behaviour with the `reasoning` `enabled` boolean. [Learn more in our docs](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#enable-reasoning-with-default-config)
Índice de Qualidade
32.1
88th de 442
Top 20%
Índice de Código
34.6
52nd de 352
Top 15%
Índice de Matemática
59.0
117th de 268
Top 44%
Preço/1M
$0.32
341st mais barato
2% acima da mediana
Top 51%
Velocidade
35 tok/s
Top 56%
TTFT
1.35s
Janela de Contexto
164K
135th maior
Top 41%
Entrada
$0.28
por 1M tokens
Saída
$0.42
por 1M tokens
Combinado
$0.32
por 1M tokens
Mais barato que 49% dos modelos. Preço mediano é $0.31/1M tokens.
Diário
$0.32
Mensal
$9.45
35
tokens/seg
Mais rápido que 44% dos modelos
1.35
segundos
Mais rápido que 20% dos modelos
1.35
segundos
Mais rápido que 32% dos modelos
Mediana do Mercado
46 tok/s
22% mais lento
TTFT Mediano
0.42s
223% mais lento
Vazão/Dólar
113
tok/s por $/1M
Comparação de Velocidade
Janela de Contexto
164K
tokens
Maior que 59% dos modelos