Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 為開發者帶來國際數學/資訊奧林匹克競賽金牌等級的推理效能，每百萬輸入/輸出 token 僅需 $0.269/$0.40。 本模型基於 6850 億參數的混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構，搭載革命性的 DeepSeek 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention, DSA）機制，在長文本任務上大幅降低運算複雜度，同時在推理基準測試中達到頂尖水準。
對於開發數學求解器、編碼代理或複雜推理工作流程的開發者而言，Novita AI 的無伺服器基礎設施提供業界領先的低延遲，並提供 OpenAI 相容與 Anthropic 相容的端點，只需更換 base URL 即可在 2 分鐘內開始使用。
什麼是 DeepSeek V3.2？
DeepSeek V3.2 是一款擁有 6854 億參數的混合專家推理模型，每 token 僅啟用 370 億活躍參數，專為高效長文本處理與優異的代理任務效能設計。作為 V3.1-Terminus 的升級版本，它引入了三項突破性創新：
技術架構
| 規格 | 數值 |
|---|---|
| 總參數量 | 6850 億 |
| 活躍參數量 | 每 token 370 億 |
| MoE 配置 | 256 個路由專家，每 token 啟用 8 個 |
| 上下文視窗 | 163,840 token |
| 注意力機制 | DSA + MLA 混合架構 |
| 精度 | BF16；F8_E4M3；F32 |
核心創新
1. DeepSeek 稀疏注意力（DSA）： 這是一種細粒度的稀疏機制，透過閃電索引器（lightning indexer）與 token 選擇器（token-selector）選擇性地修剪上下文。不同於傳統注意力機制會處理所有 token，DSA 在維持效能的同時降低運算複雜度——對於 128K 以上 token 的長文本場景尤其關鍵。
2. 可擴展強化學習： 先進的後訓練協議，能實現優異的後訓練效能。高運算版本（Speciale）可達到頂尖推理表現。
3. 代理任務合成流程： 系統性地大規模將推理能力整合到工具使用場景中，為編碼代理與多步驟工作流程提供更優的法規符合性與泛化能力。
用於訓練 DeepSeek-V3.2 的代理任務。圖片來源
效能基準測試
資料來源：Hugging Face
效率與效能取捨
DSA 能在維持基準測試分數的同時，將思維鏈（Chain-of-Thought）token 用量降低 20-50%。一個每天處理 50 個合併請求的編碼代理，相比 V3.1 每月可節省 180 美元的 token 成本，且效能毫無損失。
因 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）實現的推論成本節省。摘自 DeepSeek V3.2 報告
為什麼選擇 Novita AI 上的 DeepSeek V3.2？
Novita AI 為 DeepSeek V3.2 提供高效能、高成本效益的生產部署方案，定價极具競爭力。 Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 為開發者帶來國際數學/資訊奧林匹克競賽金牌等級的推理效能，每百萬輸入/輸出 token 僅需 $0.269/$0.40。
在 Novita AI 上，DeepSeek V3.2 的緩存讀取（Cache Read）費用為每百萬 token $0.1345。
緩存讀取指的是讀取先前儲存在提示詞緩存中的 token 的成本。當相同的提示詞內容在多個請求中重複使用時，模型會直接從緩存中提取這些 token，而无需從頭重新處理，從而降低推論延遲與成本。
選擇 Novita AI 的 6 大理由
1. 相容 OpenAI 與 Anthropic 介面： 直接替換解決方案，僅需更改 base URL 即可。現有的 OpenAI SDK 程式碼可無縫運行，无需重寫、無需學習成本。
2. 無伺服器自動擴展： 從每分鐘 10 到 10,000 次請求的流量高峰都能從容應對，无需預先配置資源。僅為使用的 token 付費，無空閒 GPU 成本。
3. 企業級可靠性： 符合 SOC 2 規範的基礎設施，具備多區域冗餘。生產工作負載可享有 99.5% 的正常運行時間 SLA。
4. 200+ 模型生態系： 透過統一 API 存取 GLM-5、Qwen3-Coder-Next、MiniMax M2.5 等前沿模型，无需變更基礎設施即可測試替代方案。
5. 透明計費： 按 token 計價，無隱藏費用。即時儀表板顯示每個請求的準確成本，讓您預算更有把握。
如何在 Novita AI 上使用 DeepSeek V3.2
三種部署方式，從 2 分鐘快速上手到生產級管線應有盡有：
方法一：API 快速上手（2 分鐘）
適用場景： 測試、原型開發、現有基於 OpenAI 的應用程式
設定步驟：
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)
方法二：Hugging Face 整合（5 分鐘）
適用場景： 機器學習管線、原生 Transformers 工作流程
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)
方法三：生產部署（自托管選項）
適用場景： 高流量工作負載、資料主權需求
在標準全精度（FP16/BF16）部署模式下，DeepSeek-V3.2 的推論對硬體要求極高，模型權重與執行環境所需的 GPU 記憶體總和超過 1.3TB。在 BF16/FP16 場景下，常見的配置為 16 張 80GB VRAM 的 H100 級 GPU，總 GPU 記憶體容量接近 1.3TB。
| 量化等級 | 近似記憶體佔用 |
|---|---|
| FP16 / BF16 | 總計 1.3TB |
| 8-bit | 總計 780GB |
| 4-bit | 總計 380GB |
Novita AI 也提供 Spot 模式，這是一種成本優化的 GPU 租賃系統，會重用平台上的空閒或未使用的 GPU 容量。與預留專用硬體以提供穩定持續使用的隨需應變執行個體不同，Spot 執行個體是可中斷的——如果系統回收 GPU，您的任務可能會被暫停或終止。由於 Spot 模式重新分配了原本空閒的 GPU 資源，其價格通常比隨需應變定價便宜 40-60%。
實際應用場景與提示詞策略
DeepSeek V3.2 在需要多步驟推理、工具整合與長文本理解的場景中表現優異。
應用場景一：代理編碼
DeepSeek V3.2 在 OpenCode、Cursor 等 AI 編碼助理場景中表現優異，可透過整合的工具呼叫生成合併請求。您可以透過 OpenAI 相容 API（如 Novita.ai）進行配置，提供專家級編碼的系統提示詞，以及檔案讀寫、測試執行的工具。當用戶提出將認證從 session 重構為 JWT 的請求時，模型會觸發逐步推理，以較低的溫度（0.2）生成精確的程式碼變更，確保準確性。
您可以透過 API 整合與逐步設定指南，輕鬆將 Novita AI 與合作平台串接，包括 Claude Code、Trae、Continue、Codex、OpenCode、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow 以及 OpenClaw。
應用場景二：數學證明生成
對於「證明 √2 為無理數」這類數學證明任務，可以使用結構化提示詞要求模型逐步思考：說明證明策略（例如反證法）、展示中間步驟、驗證結論。呼叫模型時設定溫度為 0.1 以獲得確定性推理結果，並設定較高的 max_tokens（4096）以允許詳細解釋，充分利用 V3.2 的進階強化學習能力，達到國際數學奧林匹克競賽級別的數學表現。
應用場景三：長文本文件分析
V3.2 的 163K token 上下文視窗可處理約 120 頁的法律合約（約 150K token）。載入完整文件文本後，提示模型分析特定條款（如責任風險）。設定中等溫度（0.3）與 max_tokens（8192）以獲得全面的輸出，並將關鍵指令放在提示詞的開頭與結尾，優化稀疏注意力的表現，確保長文本提取的準確性。
Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 與其他模型比較
在以下情況應選擇 V3.2，而非 Novita 目錄中的其他模型：
| 比較對象 | 選擇 DeepSeek V3.2 的時機… | 選擇替代方案的時機… |
|---|---|---|
| 對比 GLM-5 | 預算有限、需要大規模推理的工作負載。 | 您優先考慮事實穩定性與較低的幻覺率，而非原始推理效能。 |
| 對比 Qwen3-Coder-Next | 需要結合數學、編碼與工具使用的代理工作流程。 | 您僅需要純編碼任務，且追求更低的價格。 |
| 對比 Kimi K2.5 | 輸出量大或批次工作負載，且輸出成本是重要考量。 | 您需要企業級支援或生態系整合。 |
Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 以每百萬 token $0.269/$0.40 的價格提供進階推理效能，並搭載革命性的 DSA 機制提升長文本任務效率。對於開發代理編碼系統、數學求解器或文件分析管線的開發者而言，Novita 的 OpenAI 相容 API 可讓您在 2 分鐘內完成部署，並享有業界領先的低延遲。
結論
Novita AI 上的 DeepSeek V3.2 結合 6850 億參數的 MoE 架構與 DeepSeek 稀疏注意力機制，以极具競爭力的成本提供進階推理效能。無論您需要 2 分鐘的 API 整合、Hugging Face 管線，或是自托管的多 GPU 叢集，Novita 都能提供彈性的生產部署路徑。
關鍵要點： 對於開發代理編碼系統、數學求解器或長文本文件管線的開發者而言，透過 Novita AI 的 OpenAI 相容 API 使用 DeepSeek V3.2 是實用且成本高效的選擇。立即在 Novita AI 上試用 DeepSeek V3.2，幾分鐘內即可開始開發。
常見問題
DeepSeek V3.2 與 V3.2-Exp 有什麼差別？
V3.2-Exp 是引入 DSA 的實驗性前身版本。標準版 V3.2 是生產級模型，推理與工具使用能力平衡。V3.2-Speciale 是僅供研究使用的高運算版本，不支援工具呼叫。
如何從 OpenAI 切換到 Novita AI 上的 DeepSeek V3.2？
只需修改兩行程式碼：更新 base_url="https://api.novita.ai/openai" 與 model="deepseek/deepseek-v3.2"。您現有的 OpenAI SDK 程式碼无需修改即可運行，並可在此取得您的 API 金鑰！
DeepSeek V3.2 的最佳溫度設定是多少？
數學/編碼/推理等需要高準確度的任務，建議使用 0.1-0.3 的溫度。創意寫作或腦力激盪則建議使用 0.5-0.7。較低的溫度可發揮 V3.2 的確定性推理優勢。
Novita AI 是一款 AI 與代理雲端平台，協助開發者與新創公司以高效能、高可靠性與高成本效益建構、部署與擴展模型與代理應用程式。
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