Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 以 $0.269/$0.40 每百万输入/输出 token 的价格，为开发者带来 IMO/IOI 金牌水平的推理性能。 该模型基于 685B 参数的混合专家（MoE）架构，并采用了革命性的 DeepSeek 稀疏注意力（DSA），大幅降低了长上下文任务的计算复杂度，同时在推理基准测试中取得了顶级成绩。
对于构建数学求解器、编码代理或复杂推理工作流的开发者来说，Novita AI 的无服务器基础设施提供同类最快的延迟，并支持 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容的端点——只需更换基础 URL，2 分钟内即可开始运行。
什么是 DeepSeek V3.2？
DeepSeek V3.2 是一个 685.4B 参数的混合专家推理模型，每个 token 激活 37B 参数，专为高效的长上下文处理和卓越的代理性能而设计。作为 V3.1-Terminus 的升级版本，它引入了三项突破性创新：
技术架构
| 规范 | 值 |
|---|---|
| 总参数量 | 685B |
| 激活参数量 | 每个 token 37B |
| MoE 配置 | 256 个路由专家，8 个激活 |
| 上下文窗口 | 163,840 个 token |
| 注意力机制 | DSA + MLA 混合 |
| 精度 | BF16; F8_E4M3; F32 |
核心创新
1. DeepSeek 稀疏注意力（DSA）： 一种细粒度稀疏机制，使用闪电索引器和 token 选择器有选择地修剪上下文。与传统处理所有 token 的注意力不同，DSA 在保持性能的同时降低了计算复杂度——这对于 128K+ token 的上下文尤为关键。
2. 可扩展的强化学习： 先进的训练后协议，实现了强大的训练后性能。高计算变体（Speciale）达到了顶级的推理性能。
3. 代理任务合成管道： 系统地将推理集成到大规模工具使用场景中，为编码代理和多步骤工作流提供卓越的合规性和泛化能力。
训练 DeepSeek-V3.2 的代理任务。图片来源
性能基准
来自 Hugging Face
效率与性能的权衡
DSA 在保持基准分数的同时，将思维链 token 减少了 20-50%。一个每天处理 50 个拉取请求的编码代理，与 V3.1 相比，每月可节省 180 美元的 token 成本，且性能不降。
得益于 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）的推理成本节省。来自 DeepSeek V3.2 报告 的注释图
为什么在 Novita AI 上使用 DeepSeek V3.2？
**Novita AI 为 DeepSeek V3.2 提供高性能、高性价比的生产部署，**定价具有竞争力。Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 以 $0.269/$0.40 每百万输入/输出 token 的价格，为开发者带来 IMO/IOI 金牌水平的推理性能。
在 Novita AI 上，DeepSeek V3.2 的缓存读取按 $0.1345 / M tokens 计费。
缓存读取指的是读取之前存储在提示缓存中的 token 的成本。当跨请求重用相同的提示内容时，模型直接从此缓存中检索这些 token，而不是从头开始重新处理。这既降低了推理延迟又降低了成本。
选择 Novita AI 的 6 个理由
1. 兼容 OpenAI 和 Anthropic：只需更改基础 URL 即可直接替换。现有的 OpenAI SDK 代码立即可用——无需重写，无需学习曲线。
2. 无服务器自动扩缩：无需预配置即可处理从每分钟 10 到 10,000 个请求的流量高峰。仅按使用的 token 付费——无闲置 GPU 成本。
3. 企业级可靠性：SOC 2 合规基础设施，多区域冗余。生产工作负载的 99.5% 正常运行时间 SLA。
4. 200+ 模型生态系统：通过统一 API 访问 GLM-5、Qwen3-Coder-Next、MiniMax M2.5 等前沿模型——无需更改基础设施即可测试替代方案。
5. 透明计费：按 token 定价，无隐藏费用。实时仪表板显示每个请求的确切成本——放心预算。
如何在 Novita AI 上访问 DeepSeek V3.2
三种部署方式，从 2 分钟快速启动到生产级管道：
方式一：API 快速启动（2 分钟）
最佳场景： 测试、原型、基于 OpenAI 的现有应用
设置步骤：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=65536,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
方式二：Hugging Face 集成（5 分钟）
最佳场景： ML 管道、Transformers 原生工作流
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(
provider="novita",
api_key="sk_...YxTc",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
],
)
print(completion.choices[0].message)
方式三：生产部署（自托管选项）
最佳场景： 高流量工作负载、数据主权要求
在标准的全精度（FP16/BF16）部署下，使用 DeepSeek-V3.2 进行推理具有极高的硬件要求，因为模型权重和运行时执行所需的 GPU 内存总和超过约 1.3TB。对于 BF16/FP16 场景，通常采用的配置包括 16 个各 80 GB VRAM 的 H100 级 GPU，总计 GPU 内存容量接近 1.3 TB。
| 量化级别 | 近似内存占用 |
|---|---|
| FP16 / BF16 | 1.3 TB 总计 |
| 8 位 | 780 GB 总计 |
| 4 位 | 380 GB 总计 |
Novita AI 还提供 Spot 模式，这是一种成本优化的 GPU 租赁系统，利用平台闲置或未使用的 GPU 容量。与按需实例不同（后者保留专用硬件以保证稳定、持续的运行），Spot 实例是可中断的——如果系统回收 GPU，您的作业可能会暂停或终止。由于 Spot 模式重新分配了原本闲置的 GPU 资源，其价格通常比按需定价便宜 40-60%。
真实用例与提示策略
DeepSeek V3.2 在需要多步推理、工具集成和长上下文理解的场景中表现出色。
用例 1：代理式编码
DeepSeek V3.2 在 OpenCode 或 Cursor 等 AI 编码助手中表现出色，它通过集成的工具调用来生成拉取请求。通过兼容 OpenAI 的 API（如 Novita.ai）进行配置，提供专家编码的系统提示以及用于文件读/写和测试运行的工具。用户请求将身份验证从会话重构为 JWT，这会触发逐步推理，在低温（0.2）下生成精确的代码更改以确保准确性。
轻松将 Novita AI 与合作伙伴平台集成，如 Claude Code、Trae、Continue、Codex、OpenCode、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow 和 OpenClaw——使用 API 集成和逐步设置指南。
用例 2：数学证明生成
对于类似证明 √2 是无理数这样的数学证明，使用结构化提示，指导逐步思考：陈述证明策略（例如反证法），展示中间步骤，验证结论。调用模型时使用温度 0.1 以实现确定性推理，使用高 max_tokens（4096）以允许详细解释，充分利用 V3.2 先进的强化学习实现 IMO 级数学性能。
用例 3：长上下文文档分析
V3.2 的 163K token 上下文可以处理约 120 页的法律合同（约 150K token）。加载完整文档文本，然后提示分析特定条款（如责任风险）。使用中等温度（0.3）和 max_tokens（8192）以获得全面输出，将关键指令同时放在开头和结尾，以优化稀疏注意力实现准确的长上下文提取。
Novita 平台上的 DeepSeek V3.2 与替代方案对比
何时选择 V3.2 而非 Novita 目录中的其他模型：
| 对比 | 选择 DeepSeek V3.2 当… | 选择替代方案当… |
|---|---|---|
| 与 GLM-5 对比 | 预算受限的工作负载需要大规模推理。 | 您优先考虑事实稳定性和更低的幻觉率，而非原始推理性能。 |
| 与 Qwen3-Coder-Next 对比 | 结合数学、编码和工具使用的代理工作流。 | 您只需要纯编码任务且价格更低。 |
| 与 Kimi K2.5 对比 | 高输出量或批处理工作负载，输出成本至关重要。 | 您需要企业级支持或生态系统集成。 |
Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 以 $0.269/$0.40 每百万 token 的价格提供先进的推理性能，并有革命性的 DSA 效率，适用于长上下文任务。对于构建代理式编码系统、数学求解器或文档分析管道的开发者，Novita 的 OpenAI 兼容 API 可实现 2 分钟部署，并提供行业领先的延迟。
结论
Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 将 685B 参数的 MoE 架构与 DeepSeek 稀疏注意力相结合，以具有竞争力的成本提供先进的推理性能。无论您需要 2 分钟的 API 集成、Hugging Face 管道还是自托管的多 GPU 集群，Novita 都提供了通往生产的灵活路径。
关键要点： 对于构建代理式编码系统、数学求解器或长上下文文档管道的开发者来说，通过 Novita AI 的 OpenAI 兼容 API 使用 DeepSeek V3.2 是一种实用且经济高效的选择。在 Novita AI 上尝试 DeepSeek V3.2，几分钟内即可开始构建。
常见问题解答
DeepSeek V3.2 和 V3.2-Exp 有什么区别？
V3.2-Exp 是引入 DSA 的实验性前身。标准 V3.2 是平衡推理/工具使用的生产模型。V3.2-Speciale 是仅用于研究的高计算变体，不支持工具调用。
如何从 OpenAI 切换到 Novita 上的 DeepSeek V3.2？
更改两行：将 base_url="https://api.novita.ai/openai" 和 model="deepseek/deepseek-v3.2"。您现有的 OpenAI SDK 代码无需修改即可运行，并且获取您的 API 密钥！
DeepSeek V3.2 的最佳温度设置是多少？
对于数学/编码/推理任务，使用 0.1-0.3，以确保准确性。对于创意写作或头脑风暴，使用 0.5-0.7。较低温度可充分发挥 V3.2 确定性推理的优势。
Novita AI 是一个 AI 和代理云平台，帮助开发者和初创企业以高性能、高可靠性和高成本效率构建、部署和扩展模型及代理应用。
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