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

函数调用

缓存

结构化输出

批量任务

联网搜索

微调

定价

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

上下文

上下文
163.84K
最大输入
163.84K
最大输出
65.53K

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    500K

API 参考

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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)