DeepSeek-V3.2-ExpがSiliconFlowで利用可能に: 50%のコスト削減で効率的な長文脈推論

要約: DeepSeek-V3.2-Exp、DeepSeekシリーズの最新の実験的モデルがSiliconFlowで利用可能になりました。DeepSeek Sparse Attention (DSA)を搭載しており、細かい効率化を実現し、より速く、より良い長コンテキスト推論、コーディング、エージェント検索のパフォーマンスを提供します。密度レベルの品質、164Kコンテキストウィンドウ、SiliconFlowの製品対応APIサービスによるシームレスな統合を備えています。

私たちは、DeepSeek-V3.2-Exp、DeepSeekシリーズの最新の実験的モデルがSiliconFlowで利用可能になったことを発表します。このリリースは効率的な長コンテキスト推論の未来を垣間見ることができます。DeepSeekの次世代アーキテクチャーへの架け橋として構築されたDeepSeek-V3.2-Expは、DeepSeek Sparse Attention (DSA)を導入し、拡張されたテキスト、コード、および推論タスク全体でトレーニングと推論の効率を大幅に向上させる細かいメカニズムを備えています。

SiliconFlow APIを使用すると、次のことが期待できます:

• コスト効果的な価格: DeepSeek-V3.2-Exp $0.27/M tokens (Input) と $0.41/M tokens (Output)。

• より長いコンテキスト、少ないオーバーヘッド: 164Kコンテキストウィンドウにより、コストのかかる切り捨てなしに、より長いドキュメント、会話、またはスクリプトを分析または生成できます。

• シームレスな統合: SiliconFlowのOpenAI/Anthropic/対応APIを介して即座にデプロイするか、既存のスタックにClaude Code、Gen-CLI、Clineなどを介してプラグインできます。

強力なモデル、シームレスな統合、コスト効果の高い価格で、SiliconFlowは開発者がどのように構築するかを変革し、あなたがより速く出荷し、よりスマートに拡張することを可能にします。

このリリースが重要である理由

DeepSeek-V3.2-Expは、DeepSeek-V3.1-Terminusに基づき、より効率的なトランスフォーマーアーキテクチャへのDeepSeekの研究における重要な一歩を示しています。

その新しいDeepSeek Sparse Attentionメカニズムは、初めて細かいスパース性を実現し、長コンテキストのトレーニングと推論で顕著な速度とメモリの利点を提供しますが、密なアテンションと同じOutput品質を維持しています。

厳格な評価を保証するために、DeepSeek-V3.2-ExpはDeepSeek-V3.1-Terminusと同じセットアップでトレーニングされ、複数の公開ベンチマークにおいて同等のパフォーマンスと安定性を示し、スパースアテンションがより大きな効率に向けた信頼できる道であることを確認しています。

SiliconFlowのDeepSeek-V3.2-Exp APIサービスへのアクセス

まず、SiliconFlow PlaygroundでのDeepSeek-V3.2-Expのパフォーマンスを見てみましょう。

クラシックな「二列車」問題でテストしたとき、DeepSeek-V3.2-Expは効率的にステップを推論し、重要な変数を特定し、方程式を作成し、結果を検証しました。特に重要なのは、最終回答 — 171 ¹⁄₉ km — が正確で明確に推論されたことです。

対話型Playgroundの他に、SiliconFlowは既存の開発エコシステムとの即時互換性も提供します:

• Anthropicエコシステムサポート: 異常などでの詳細なコードレビュー、バグトレース、設計リファクタリングのためのAnthropicのエコシステムとの完全な互換性。Claude CodeでDeepSeek-V3.2-Expを使用。

• 開発者ツールの統合: Cline、Qwen Code、Gen-CLI、およびその他のOpenAI標準の開発ツールとのシームレスな互換性 — 単にあなたのSiliconFlow APIを使ってDeepSeek-V3.2-Expの機能にアクセスします。

• 対応プラットフォームその他: Dify、Sider、MindSearch、DB-GPT、ChatHub、ChatboxなどとDeepSeek-V3.2-Expその他の強力なモデルによる即戦力の統合。

強力なモデル、シームレスな統合、コスト効果の高い価格で、SiliconFlowは構築の仕方を変えます — より速く出荷し、よりスマートに拡張できるように。

即時に始める方法

もっと深く探求する準備はできましたか？以下の方法で始めましょう:

1. 1. 探求: DeepSeek-V3.2-ExpをSiliconFlow Playgroundで試してみてください。

2. 2. 統合: OpenAI互換のAPIを使用します。SiliconFlow APIドキュメンテーションで、完全なAPI仕様を調べてください。

import requestsurl = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"payload = {    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp",    "messages": [        {            "role": "user",            "content": "Tell me a story"        }    ],    "stream": False,    "max_tokens": 4096,    "enable_thinking": False,    "thinking_budget": 4096,    "min_p": 0.05,    "stop": None,    "temperature": 0.7,    "top_p": 0.7,    "top_k": 50,    "frequency_penalty": 0.5,    "n": 1,    "response_format": { "type": "text" },    "tools": [        {            "type": "function",            "function": {                "description": "<string>",                "name": "<string>",                "parameters": {},                "strict": False            }        }    ]}headers = {    "Authorization": "Bearer <token>",    "Content-Type": "application/json"}response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)print(response.json())

SiliconFlowでDeepSeek-V3.2-Expを使い始めましょう — あなたのアプリケーションのためのより速く、よりスマートで、よりコスト効果の高いAIです。

ビジネスまたは営業のお問い合わせ →

今すぐDiscordコミュニティに参加 →

最新情報を得るためにXでフォローする →

SiliconFlowで利用可能なすべてのモデルを探索する →