DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
384K
출시일
N/A
deepseek-v3.2-thinkDeepSeek V3.2 Think은(는) 출처에서 DeepSeek Sparse Attention, 추론-oriented mode, stronger 도구 사용 behavior을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 다단계 추론, 계획, agent tasks and efficient 긴 컨텍스트 워크플로에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
128K tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
2025년 12월 1일
Modalities
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $0.4286/M | $0.0286/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
DeepSeek V3.2 Think는 심층 추론, 효율적인 긴 컨텍스트 어텐션 및 도구 활용 과정의 지속적 추론을 결합합니다.
DeepSeek V3.2의 사고 모드를 사용하여 최종 답변을 생성하기 전에 복잡한 문제를 단계적으로 검토합니다.
도구 호출 전후로 추론하고 중간 결과를 활용해 Agent 워크플로의 다음 단계를 결정합니다.
DeepSeek Sparse Attention은 긴 컨텍스트 작업의 성능을 유지하면서 계산 복잡도를 낮춥니다.
DeepSeek V3.2 Think는 복잡한 추론, 도구 활용 Agent 및 중간 검토가 중요한 기술 분석에 적합합니다.
다단계 수학 및 과학 문제를 검토하여 근거 있는 해답과 검증 가능한 중간 결과를 생성합니다.
도구 호출을 계획하고 반환된 정보를 평가한 뒤 후속 행동을 조정하여 다단계 작업을 완료합니다.
긴 기술 자료를 검토하고 여러 부분의 근거를 연결하여 구조화된 평가나 해결 계획을 작성합니다.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V3.2 Think의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.
DeepSeek V3.2 Think는 DeepSeek의 추론 중심 에이전트 및 도구 사용 워크플로용 모델입니다.
수학 추론, 코드 추론, 도구 중심 자동화에 적합하며, 특히 우선순위가 깊은 추론인 경우 유용합니다.
핵심 강점은 도구 사용과 결합된 추론입니다.
이전 세대라 후속 모델의 새로운 기능이 없을 수 있습니다. 최신 기능이 중요함이 우선이면 DeepSeek V4 Pro를 고려하세요.
TokenHub 제공 여부를 확인하고 신규 작업에는 현재 후속 모델을 우선하세요.
하나의 API 키로 DeepSeek V3.2 Think과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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