Сравнение Model
DeepSeek-V3.2-Exp
против
DeepSeek-V4-Pro
11 мая 2026 г.
Цены
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
1.74
/ M Tokens
Output
$
0.41
/ M Tokens
$
3.48
/ M Tokens
Метаданные
Создать на
29 сент. 2025 г.
22 апр. 2026 г.
Лицензия
MIT LICENSE
MIT
Поставщик
DeepSeek
DeepSeek
Спецификация
Государство
Available
Available
Архитектура
Sparse MoE Transformer
Hybrid Attention MoE
Калибровка
Нет
Да
Смешение экспертов
Нет
Да
Общее количество параметров
671B
862B
Активированные параметры
37B
49B
Мышление
Нет
Нет
Точность
FP8
FP8
Длина контекста
164K
1049K
Максимум Tokens
164K
393K
поддерживается функциональность
Безсерверный
поддерживается
поддерживается
Безсерверный LoRA
Не поддерживается
Не поддерживается
Тонкая настройка
Не поддерживается
Не поддерживается
Embeddings
Не поддерживается
Не поддерживается
Rerankers
Не поддерживается
Не поддерживается
Поддержка Image Input
Не поддерживается
Не поддерживается
Режим JSON
поддерживается
поддерживается
Структурированные Outputs
Не поддерживается
Не поддерживается
Инструменты
поддерживается
поддерживается
Завершение погашения
Не поддерживается
Не поддерживается
Chat Префикс Заполнение
поддерживается
поддерживается
DeepSeek-V3.2-Expв сравнении
Смотрите как DeepSeek-V3.2-Expсравнивается с другими популярными моделями по ключевым параметрам.
ВС
DeepSeek-V4-Flash
ВС
DeepSeek-V4-Pro
ВС
GLM-5.1
ВС
Qwen3.5-122B-A10B
ВС
Qwen3.5-397B-A17B
ВС
MiniMax-M2.5
ВС
GLM-5
ВС
Step-3.5-Flash
ВС
GLM-4.7
ВС
MiniMax-M2.1
ВС
GLM-4.6V
ВС
Kimi-K2-Thinking
ВС
MiniMax-M2
ВС
GLM-4.6
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
ВС
Ring-flash-2.0
ВС
Ling-flash-2.0
ВС
Kimi-K2-Instruct-0905
ВС
GLM-4.5V
