SiliconFlow DeepSeek
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概述
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
定价
- 输入¥2/M tokens
- 输出¥3/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入163K
- 最大输出65K
- 最大输入（思考模式）163K
- 最大输出（思考模式）65K
- 上下文163K
- 最大思维链65K
- TPM每分钟 Token 数500K
- RPM每分钟请求数500
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)