SiliconFlow DeepSeek

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文本生成推理

概述

文本生成推理

DeepSeek-V3.2 是一款兼具高计算效率与卓越推理和 Agent 性能的模型。其方法建立在三大关键技术突破之上:DeepSeek 稀疏注意力(DSA),一种高效的注意力机制,在保持模型性能的同时显著降低了计算复杂性,并特别针对长上下文场景进行了优化;可扩展的强化学习框架,通过该框架,模型性能可与 GPT-5 相媲美,其高算力版本在推理能力上可与 Gemini-3.0-Pro 匹敌;以及大规模 Agent 任务合成管线,旨在将推理能力整合到工具使用场景中,从而提高在复杂交互环境中的指令遵循和泛化能力。该模型在 2025 年国际数学奥林匹克(IMO)和国际信息学奥林匹克(IOI)中取得了金牌表现

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能,通过引入外部工具,使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀,减少推理时的重复计算,提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后,模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥2/M tokens
  • 输出
    ¥3/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    163.84K
  • 最大输出
    65.53K
  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    500K
  • 最大输入(思考模式)
    163.84K
  • 最大输出(思考模式)
    65.53K
  • 上下文
    163.84K

API 参考

开通模型开通后即可体验并通过 API 调用该模型。
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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="siliconflow/deepseek-v3.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)