DeepSeek V3.2

语言 DeepSeek 部分核实 发布于 2025年12月1日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

6 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2025年12月2日 起提供 中国站 · CNY 上下文: 128K推理: 是工具调用: 是结构化输出: —最大输出: 65.54K输入模态: 文本输出模态: 文本最大思考预算: 32.77K deepseek-v3.2
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 ¥2.00¥3.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2025年12月2日 起提供 中国站 · CNY siliconflow/deepseek-v3.2
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥2.00¥3.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年3月20日 起提供 全球 · USD 上下文: 128K推理: 是工具调用: 是结构化输出: —最大输出: 65.54K输入模态: 文本输出模态: 文本最大思考预算: 32.77K deepseek-v3.2
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 自 2026年10月12日 起页面不再列出 $0.287$0.029$0.431

价格来源 deepseek-v3.2(在新标签页打开) (核对于 2026年10月9日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 该渠道自 2026年3月20日 起提供 国际站 · USD 上下文: 128K推理: 是工具调用: 是结构化输出: —最大输出: 65.54K输入模态: 文本输出模态: 文本最大思考预算: 32.77K deepseek-v3.2
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 $0.57$1.71

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月10日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

最大思考预算
32.77K
结构化输出
—
知识截止
2024年7月
许可证
MIT License
模型家族
deepseek
模型 ID

DeepSeek 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 内置工具, 别名。

本地运行

权重: deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
  • 参数 685.4B
  • 激活 51.9B (估算) · 专家 256(每 token 8)
  • 原生精度 FP8
  • 层数 61
  • 每 token 的 KV 缓存 69 KB
  • 配置位置数 160K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 125K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 356.6 GB (权重 339.1 + KV 缓存 0.5 + 开销 17.0)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
这台配置跑不动,看下面的“最低需要”
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 FP8官方642.1 GB≈ 674.8放不下—
Q6_K524.2 GB≈ 550.9放不下—
Q5_K_M454.0 GB≈ 477.2放不下—
Q5_0438.8 GB≈ 461.3放不下—
Q4_K_M387.8 GB≈ 407.7放不下—
Q4_0359.0 GB≈ 377.5放不下—
IQ4_XS339.1 GB≈ 356.6放不下—
Q3_K_M质量下降明显312.0 GB≈ 328.1放不下—
IQ3_XXS质量下降明显244.1 GB≈ 256.9放不下—
Q2_K质量下降明显239.4 GB≈ 251.9放不下—
IQ2_XXS质量下降明显164.4 GB≈ 173.1放不下—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):单机放不下,约需 6 张 80 GB 显卡。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 10216.2 GB你的配置放不下
LoRA≈ 1281.0 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 363.5 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch Capabilities Index 146.2

    第 75 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 144.7–147.8

  • LMArena Text 1,425

    第 79 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,421–1,428 · 48,095 票

  • EQ-Bench Creative Writing v3 1,515

    第 51 名,共 93 个上榜模型

  • EQ-Bench Longform Writing 66.8

    第 45 名,共 92 个上榜模型

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年11月5日
  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 我们做的改动

包含在编程套餐中

全部编程套餐 →

  1. Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥2.00 · 输出 ¥3.00
  2. Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 上线报价 输入 $0.57 · 输出 $1.71

来源

DeepSeek 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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