studioglobal
ค้นพบเทรนด์
คำตอบเผยแพร่แล้ว7 แหล่งที่มา

DeepSeek V4 Preview ต่างจาก V3.2 อย่างไร

DeepSeek V4 Preview น่าลองเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องใช้ context 1M token, workflow แบบ coding agent หรืออยากเทียบ V4 Pro กับ V4 Flash แต่ยังไม่ควรสรุปว่าเหนือกว่า V3.2 ทุกงานก่อน benchmark เอง.[3][16] ถ้าระบบยังเรียก deepseek chat หรือ deepseek reasoner ต้องวางแผนย้ายออกจาก alias เดิม เพราะ DeepSeek ระบุว่าตอนนี้สองชื่อน...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
17K0
Minh họa so sánh DeepSeek V4 Preview và DeepSeek V3.2 với trọng tâm context dài, agent và API
DeepSeek V4 vs V3.2: 5 khác biệt lớn và lưu ý chuyển APIMinh họa: DeepSeek V4 Preview chuyển trọng tâm sang context dài, Pro/Flash và migration API.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs V3.2: 5 khác biệt lớn và lưu ý chuyển API. Article summary: DeepSeek V4 Preview khác V3.2 chủ yếu ở context 1M token, hai biến thể V4 Pro/V4 Flash và trọng tâm agentic coding; nhưng vì đây là preview, bạn vẫn nên benchmark nội bộ trước khi thay model production.[3][16]. Topic tags: ai, deepseek, llm, agents, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Đối với hầu hết các khối lượng công việc, cả hai đều có khả năng; sự khác biệt quan trọng nhất ở kích thước ngữ cảnh rất lớn hoặc khi việc truy" source context "So sánh hai mô hình AI hàng đầu DeepSeek và Claude - QuanTriMang.com" Reference image 2: visual subject "# DeepSeek V4 vs DeepSeek V3.2: What Changed and What Developers Should Use. DeepSeek V4 vs V3.2: correct specs for V4-Pro (1.6T/49B) and V4-Flash

openai.com

DeepSeek V4 Preview เป็นรุ่นที่ควรจับตา แต่ไม่ควรอ่านแบบง่าย ๆ ว่า “V4 ดีกว่า V3.2 เสมอ” สำหรับทุกระบบ ความต่างที่มีผลจริงต่อทีมพัฒนาและทีมแพลตฟอร์มอยู่ที่ 5 เรื่องหลัก: context ที่ยาวขึ้น, การแยกสายโมเดล, งาน agentic coding, วิธีอ่าน benchmark และแผนย้าย API.[3][16][23]

สรุปเร็ว: V4 Preview ต่างจาก V3.2 ตรงไหน

ประเด็นDeepSeek V3.2DeepSeek V4 Previewความหมายก่อนอัปเกรด
สถานะรุ่นDeepSeek-V3.2 อยู่ใน changelog วันที่ 1 ธ.ค. 2025.[16][22]DeepSeek-V4 อยู่ใน changelog วันที่ 24 เม.ย. 2026 และมีหน้า Preview Release แยกต่างหาก.[3][22]V4 ใหม่กว่า แต่ควรประเมินแบบรุ่น preview ก่อนแทนที่ใน production
จุดเน้นV3.2 ถูกนำเสนอรอบเรื่อง reasoning, thinking และ tool-use สำหรับ agent.[16]V4 เน้น context 1M token, สองรุ่นย่อย V4-Pro/V4-Flash และ agentic coding.[3]V4 น่าลองที่สุดกับ codebase ใหญ่ เอกสารยาว หรือ agent หลายขั้นตอน
Long contextDeepSeek-V3.2-Exp เปิดตัว DeepSeek Sparse Attention เพื่อช่วยให้ training และ inference บน long context มีประสิทธิภาพขึ้น.[20]V4 Preview ดัน context 1M token เป็นจุดขายหลัก.[3]สำคัญมากถ้าแอปต้องใส่บริบทจำนวนมากในการเรียกโมเดลครั้งเดียว
สายโมเดลchangelog ระบุ DeepSeek-V3.2 และ DeepSeek-V3.2-Speciale.[22]V4 แยกเป็น DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash.[3]ช่วยวางการทดสอบระหว่างรุ่นเน้นคุณภาพกับรุ่นเน้นความคุ้มค่าได้ชัดขึ้น
APIเอกสาร API ระบุว่า deepseek-chat และ deepseek-reasoner สอดคล้องกับ DeepSeek-V3.2.[23]หน้า V4 Preview ระบุว่า alias สองชื่อนี้ตอนนี้ route ไปยัง deepseek-v4-flash และจะถูกเลิกใช้งานหลัง 24 ก.ค. 2026 เวลา 15:59 UTC.[3]ไม่ควรผูกระบบระยะยาวไว้กับ alias เดิม

1. Context 1M token คือความต่างที่เห็นชัดที่สุด

จุดใหม่ที่โดดเด่นที่สุดของ DeepSeek V4 Preview คือ context 1M token.[3] สำหรับงานจริง นี่มีผลมากกับกรณีที่ต้องส่งข้อมูลจำนวนมากเข้าโมเดลในครั้งเดียว เช่น หลายไฟล์ใน repository เดียวกัน เอกสารเทคนิคยาว ๆ log ระบบ ประวัติสนทนาที่ยืดออกไป หรือ workflow ของ agent ที่ต้องทำหลายขั้นตอนต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม ไม่ควรเข้าใจว่า long context เพิ่งเริ่มที่ V4 ก่อนหน้านี้ DeepSeek-V3.2-Exp ได้เปิดตัว DeepSeek Sparse Attention หรือ DSA ซึ่ง DeepSeek อธิบายว่าช่วยให้การ training และ inference บน long context มีประสิทธิภาพขึ้น.[20] วิธีอ่านที่แม่นกว่าคือ V4 ทำให้ long context กลายเป็นแกนหลักของรุ่นใหม่ ส่วน V3.2-Exp เป็นก้าวทดลองสำคัญในทิศทางเดียวกัน.[3][20]

2. V4-Pro และ V4-Flash แยกโจทย์คุณภาพกับประสิทธิภาพชัดขึ้น

ในยุค V3.2 เอกสาร changelog ระบุ DeepSeek-V3.2 และ DeepSeek-V3.2-Speciale.[22] เมื่อมาถึง V4 หน้า Preview เปลี่ยนมาแบ่งเป็น DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash.[3]

ตามหน้า V4 Preview, V4-Pro มีพารามิเตอร์รวม 1.6T และ active parameters 49B ส่วน V4-Flash มีพารามิเตอร์รวม 284B และ active parameters 13B.[3] ภาษาคนทำระบบคือ V4-Pro เหมาะเป็นตัวเลือกสำหรับงานยากที่อยากวัดคุณภาพสูงสุดในสาย V4 ขณะที่ V4-Flash เหมาะสำหรับทดสอบสมดุลระหว่างคุณภาพ latency ต้นทุน และ throughput เมื่อมีคำขอจำนวนมาก

ข้อควรระวังคือ อย่าเลือกโมเดลจากชื่อรุ่นอย่างเดียว ควรใช้ชุด prompt เดียวกัน ข้อมูลเดียวกัน token limit เดียวกัน และเกณฑ์ให้คะแนนเดียวกันกับ V3.2, V4-Flash และ V4-Pro ก่อนกำหนดว่าโมเดลใดควรเป็นค่าเริ่มต้นของระบบ

3. Agentic coding ถูกยกให้เป็นโจทย์หลักมากขึ้น

DeepSeek V3.2 เป็นรุ่นสำคัญสำหรับงาน agent อยู่แล้ว เพราะ release นี้เน้น thinking ที่ทำงานร่วมกับ tool-use.[16] กล่าวอีกแบบคือ V3.2 ไม่ได้ถูกวางไว้แค่สำหรับตอบคำถามแบบรอบเดียว แต่ยังรองรับ flow ที่โมเดลต้อง reasoning เรียกเครื่องมือ อ่านผลลัพธ์ แล้วทำงานต่อ

V4 Preview เดินต่อในทางเดียวกัน แต่เน้นคำว่า agentic coding มากขึ้น หมายถึง workflow ที่โมเดลต้องอ่านบริบทของโค้ด วางแผน แก้ไข และประสานหลายขั้นตอน ไม่ใช่แค่สร้าง code snippet สั้น ๆ.[3]

ดังนั้น ความต่างไม่ได้อยู่ที่ว่า V3.2 ทำ agent ไม่ได้ แล้ว V4 เพิ่งเริ่มทำ agent แต่ควรมองว่า V3.2 วางฐานด้าน reasoning และ tool-use ส่วน V4 พยายามขยายจุดนั้นไปสู่ coding-agent และ long-context workflow ที่หนักขึ้น.[3][16]

4. Benchmark คือสัญญาณ ไม่ใช่ใบรับประกันผลลัพธ์ในระบบคุณ

DeepSeek เผยแพร่ benchmark และการวางตำแหน่งด้านประสิทธิภาพทั้งในหน้า V3.2 Release และ V4 Preview Release.[3][16] นอกเหนือจากแหล่งทางการ ยังมีบทวิเคราะห์ทางเทคนิคภายนอกเกี่ยวกับโมเดล DeepSeek ตั้งแต่ V3 ถึง V3.2 ซึ่งมองว่า V3.2 น่าสนใจจากประสิทธิภาพและการมีรุ่น open-weight.[1]

แต่ต้องอ่านอย่างระมัดระวัง แหล่งข้อมูลที่มีในประเด็นนี้ส่วนใหญ่ยังเป็น release note, เอกสาร API และบทวิเคราะห์ทางเทคนิคที่อิงข้อมูลประกาศสาธารณะ สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์ในการจับทิศทางอัปเกรด แต่ยังแทน benchmark ภายในบน workload จริงของคุณไม่ได้.[3][16][23]

สำหรับระบบ production คำถามที่ควรถามไม่ใช่ “รุ่นไหนใหม่กว่า” แต่คือ โมเดลใดทำงานดีกว่าบน prompt ของคุณ ข้อมูลของคุณ งบ token ของคุณ SLA ด้าน latency ของคุณ และมาตรวัดคุณภาพของคุณ ถ้ายังไม่ได้วัดตามเกณฑ์เหล่านี้ V4 ควรถูกมองเป็นผู้สมัครที่น่าทดลองมาก ไม่ใช่ตัวเลือก default ที่ควรเปลี่ยนทันที

5. การเปลี่ยน API คือเรื่องที่มองข้ามไม่ได้

V4 มาพร้อมการเปลี่ยนแปลงสำคัญในวิธีเรียกโมเดล DeepSeek ระบุในหน้า V4 Preview ว่า deepseek-chat และ deepseek-reasoner ตอนนี้ route ไปยัง deepseek-v4-flash ในโหมด non-thinking และ thinking ตามลำดับ และ alias สองชื่อนี้จะถูกเลิกใช้งานทั้งหมดหลัง 24 ก.ค. 2026 เวลา 15:59 UTC.[3]

ประเด็นนี้สำคัญ เพราะเอกสาร API ก่อนหน้านี้ระบุว่า deepseek-chat และ deepseek-reasoner สอดคล้องกับ DeepSeek-V3.2.[23] ถ้าระบบ production เรียก alias แทนที่จะระบุ model ID แบบชัดเจน พฤติกรรมของโมเดลอาจเปลี่ยนโดยที่คุณไม่ได้ควบคุมการเปลี่ยนเอง

ในแง่การเชื่อมต่อ เอกสาร DeepSeek API ระบุว่า API มีรูปแบบเข้ากันได้กับ OpenAI ทำให้ใช้ OpenAI SDK หรือซอฟต์แวร์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI API ได้โดยปรับ endpoint.[23] DeepSeek ยังมีเอกสาร Anthropic API compatibility ซึ่งระบุสถานะรองรับ field เช่น max_tokens, stream, system, temperature และ thinking.[13]

Checklist สำหรับ migration ควรมีอย่างน้อยดังนี้:

  1. ตรวจ codebase, config และ secrets ว่าระบบเรียก deepseek-chat, deepseek-reasoner หรือ model ID เฉพาะอยู่.[3]
  2. ทดสอบ prompt ซ้ำทั้งโหมด thinking และ non-thinking หาก workflow ใช้ reasoning.[3]
  3. วัด latency, ต้นทุน, อัตรา error, อัตรา timeout และคุณภาพคำตอบบนข้อมูลจริงอีกครั้ง
  4. ย้ายออกจาก alias เดิมก่อนกำหนด 24 ก.ค. 2026 เวลา 15:59 UTC.[3]
  5. ตรวจ field ของ API อีกครั้ง หากใช้ชั้น compatibility ของ OpenAI หรือ Anthropic.[13][23]

แล้วควรอัปเกรดจาก DeepSeek V3.2 เป็น V4 หรือไม่

ควรทดลอง V4 ถ้าคุณต้องการ context ยาวมาก กำลังสร้าง coding-agent ต้องการเทียบ V4-Pro สำหรับงานยาก หรืออยากประเมิน V4-Flash สำหรับ workload ที่มี request จำนวนมาก.[3]

แต่ควรเก็บ V3.2 เป็น baseline ต่อไปก่อน หาก pipeline ปัจจุบันเสถียรแล้ว ยังไม่ต้องใช้ context 1M token หรือระบบ production ต้องการ benchmark ภายในเพิ่มก่อนเปลี่ยนโมเดล.[16]

สรุปสั้น ๆ: V3.2 คือก้าวสำคัญด้าน reasoning และ tool-use ส่วน V4 Preview คือก้าวถัดไปด้าน long context, การแยก V4-Pro/V4-Flash และ agentic coding.[3][16] สำหรับทีมเทคนิค ประเด็นใหญ่จึงไม่ได้มีแค่คุณภาพโมเดล แต่รวมถึงแผนย้ายออกจาก alias API เดิมก่อนถึงวันเลิกใช้งานด้วย.[3]

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • DeepSeek V4 Preview น่าลองเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องใช้ context 1M token, workflow แบบ coding agent หรืออยากเทียบ V4 Pro กับ V4 Flash แต่ยังไม่ควรสรุปว่าเหนือกว่า V3.2 ทุกงานก่อน benchmark เอง.[3][16]
  • ถ้าระบบยังเรียก deepseek chat หรือ deepseek reasoner ต้องวางแผนย้ายออกจาก alias เดิม เพราะ DeepSeek ระบุว่าตอนนี้สองชื่อนี้ route ไปยัง deepseek v4 flash และจะหยุดให้เข้าถึงหลัง 24 ก.ค.
  • V3.2 ยังเหมาะเป็น baseline หากระบบใช้งานจริงเสถียรอยู่แล้ว และยังไม่จำเป็นต้องใช้ context ยาวมากหรือ coding agent หลายขั้นตอน.[16]

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "DeepSeek V4 Preview ต่างจาก V3.2 อย่างไร" คืออะไร

DeepSeek V4 Preview น่าลองเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องใช้ context 1M token, workflow แบบ coding agent หรืออยากเทียบ V4 Pro กับ V4 Flash แต่ยังไม่ควรสรุปว่าเหนือกว่า V3.2 ทุกงานก่อน benchmark เอง.[3][16]

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

DeepSeek V4 Preview น่าลองเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องใช้ context 1M token, workflow แบบ coding agent หรืออยากเทียบ V4 Pro กับ V4 Flash แต่ยังไม่ควรสรุปว่าเหนือกว่า V3.2 ทุกงานก่อน benchmark เอง.[3][16] ถ้าระบบยังเรียก deepseek chat หรือ deepseek reasoner ต้องวางแผนย้ายออกจาก alias เดิม เพราะ DeepSeek ระบุว่าตอนนี้สองชื่อนี้ route ไปยัง deepseek v4 flash และจะหยุดให้เข้าถึงหลัง 24 ก.ค.

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

V3.2 ยังเหมาะเป็น baseline หากระบบใช้งานจริงเสถียรอยู่แล้ว และยังไม่จำเป็นต้องใช้ context ยาวมากหรือ coding agent หลายขั้นตอน.[16]

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร

Claude Security คืออะไร: AI ของ Anthropic สำหรับสแกนช่องโหว่โค้ดองค์กร

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง

Grok 4.3 API: 1M context กับราคา $1.25/$2.50 เปลี่ยนการแข่งขันโมเดลและเสียงอย่างไร

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5 น่าจะไม่ใช่ MIX 5: เบาะแสล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18

Xiaomi Q5 ใช่ MIX 5 ไหม? ข่าวหลุดล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18 มากกว่า

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

Deepseek v4 có những cải tiến gì so với Deepseek v3.2?

Studio Global AI25 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

Theo các thông báo chính thức hiện có, DeepSeek V4 (đang ở bản preview) cải tiến rõ nhất so với V3.2 ở 4 mảng: ngữ cảnh dài 1M token, hiệu quả suy luận/chi phí tốt hơn qua dòng Flash, agentic coding mạnh hơn, và kiến thức thế giới + reasoning được đẩy lên mức cạnh tranh với các model đóng hàng đầu.[1][4] Tuy vậy, DeepSeek chưa công bố trong phần release note ngắn một bảng “delta” V4-vs-V3.2 thật đầy đủ, nên nếu hỏi chênh lệch benchmark định lượng chi tiết thì hiện vẫn còn thiếu bằng chứng công khai trong các nguồn này.[1][4]

  • Ngữ cảnh dài và hiệu quả hệ thống: V4 giới thiệu attention mới với token-wise compression và DSA (DeepSeek Sparse Attention), đồng thời đưa 1M context thành mặc định trên các dịch vụ chính thức của DeepSeek.[1] Trong khi đó, V3.2 được truyền thông chủ yếu như một bản “reasoning-first for agents”, không nhấn mạnh dài ngữ cảnh như điểm bán chính.[4]

  • Dòng model mới linh hoạt hơn: V4 có hai biến thể rõ ràng là V4-Pro và V4-Flash; V4-Pro có 1.6T tổng tham số với 49B active params, còn V4-Flash có 284B tổng tham số với 13B active params.[1] DeepSeek nói V4-Flash vẫn tiệm cận V4-Pro về reasoning, ngang V4-Pro ở các agent task đơn giản, nhưng nhanh hơn và kinh tế hơn.[1] Ở V3.2, DeepSeek tách thành V3.2 và V3.2-Speciale; bản Speciale mạnh hơn về reasoning nhưng tốn token hơn, chỉ có API, và chưa hỗ trợ tool-use.[4]

  • Agentic coding mạnh hơn: V3.2 là bản đầu tiên của DeepSeek đưa “thinking” trực tiếp vào tool-use, dựa trên phương pháp tổng hợp dữ liệu huấn luyện agent mới bao phủ hơn 1.800 môi trường và hơn 85.000 chỉ dẫn phức tạp.[4] Sang V4, DeepSeek nâng định vị lên “open-source SOTA” trên các benchmark agentic coding, đồng thời nói model đã tích hợp mượt với Claude Code, OpenClaw và OpenCode, và đang được dùng cho agentic coding nội bộ của chính DeepSeek.[1]

  • Kiến thức thế giới và reasoning: Với V3.2, DeepSeek mô tả bản thường là “daily driver” ở mức GPT-5 và bản Speciale cạnh tranh với Gemini-3.0-Pro.[4] Với V4-Pro, DeepSeek công bố model dẫn đầu các open model hiện tại về world knowledge, và vượt các open model hiện tại ở Math/STEM/Coding, đồng thời tiệm cận các model đóng hàng đầu.[1]

  • Triển khai API thuận hơn: V4 hỗ trợ cả OpenAI ChatCompletions lẫn Anthropic API, và cả V4-Pro lẫn V4-Flash đều có hai chế độ Thinking / Non-Thinking.[1] Theo changelog chính thức, các tên model cũ deepseek-chat và deepseek-reasoner hiện đang trỏ sang non-thinking/thinking của deepseek-v4-flash, và sẽ bị ngừng hẳn vào 24/07/2026.[7]

Nếu cần nói thật ngắn gọn: V3.2 là bước nhảy lớn về reasoning + tool-use cho agent, còn V4 là bước tiếp theo đưa DeepSeek lên ngữ cảnh siêu dài, agentic coding mạnh hơn, và một cấu hình “Pro/Flash” cân bằng tốt hơn giữa chất lượng và chi phí.[1][4]

Nếu muốn, mình có thể làm tiếp một trong hai dạng:

  • bảng so sánh V3.2 / V3.2-Speciale / V4-Flash / V4-Pro
  • hoặc tóm tắt riêng các cải tiến của V4 cho lập trình và AI agent.

แหล่งที่มา

  • [1] A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2magazine.sebastianraschka.com

    Sebastian Raschka, PhD Dec 03, 2025 264 13 28 Share Last updated: January 1st, 2026 Similar to DeepSeek V3, the team released their new flagship model over a major US holiday weekend. Given DeepSeek V3.2’s really good performance (on GPT-5 and Gemini 3.0 Pr...

  • [3] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    ⚠️ Note: deepseek-chat & deepseek-reasoner will be fully retired and inaccessible after Jul 24th, 2026, 15:59 (UTC Time). (Currently routing to deepseek-v4-flash non-thinking/thinking). Image 7 🔹 Amid recent attention, a quick reminder: please rely only on...

  • [13] Anthropic API - DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    Simple Fields​ Field Support Status --- model Use DeepSeek Model Instead max\ tokens Fully Supported container Ignored mcp\ servers Ignored metadata Ignored service\ tier Ignored stop\ sequences Fully Supported stream Fully Supported system Fully Supported...

  • [16] DeepSeek-V3.2 Releaseapi-docs.deepseek.com

    API Reference News DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24 DeepSeek-V3.2 Release 2025/12/01 DeepSeek-V3.2-Exp Release 2025/09/29 DeepSeek V3.1 Update 2025/09/22 DeepSeek V3.1 Release 2025/08/21 DeepSeek-R1-0528 Release 2025/05/28 DeepSeek-V3-0324 Release 202...

  • [20] Introducing DeepSeek-V3.2-Expapi-docs.deepseek.com

    🛠 Open Source Release​ 🔗 Model: 🔗 Tech report: 🔗 Key GPU kernels in TileLang & CUDA (use TileLang for rapid research prototyping!) ⚡️ Efficiency Gains 🧑‍💻 API Update 🛠 Open Source Release [...] Skip to main content Introducing DeepSeek-V3.2-Exp 🚀 In...

  • [22] Change Log | DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    Previous FAQ Date: 2026-04-24 DeepSeek-V4 Date: 2025-12-01 DeepSeek-V3.2 DeepSeek-V3.2-Speciale Date: 2025-09-29 DeepSeek-V3.2-Exp Date: 2025-09-22 DeepSeek-V3.1-Terminus Date: 2025-08-21 DeepSeek-V3.1 Date: 2025-05-28 deepseek-reasoner Date: 2025-03-24 dee...

  • [23] DeepSeek API Docs: Your First API Callapi-docs.deepseek.com

    DeepSeek API Docs Logo DeepSeek API Docs Logo Your First API Call The DeepSeek API uses an API format compatible with OpenAI. By modifying the configuration, you can use the OpenAI SDK or softwares compatible with the OpenAI API to access the DeepSeek API....