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DeepSeek V3.2

DeepSeek-V3.2は、高い計算効率と強力な推論およびエージェント的ツール使用性能を調和させるように設計された大規模言語モデルです。DeepSeek Sparse Attention（DSA）という細粒度のスパース注意メカニズムを導入しており、長文脈シナリオにおいて品質を保ちながら訓練と推論のコストを削減します。スケーラブルな強化学習ポストトレーニングフレームワークがさらに推論を改善し、GPT-5クラスの性能が報告されており、このモデルは2025年のIMOとIOIで金メダルの成績を示しています。V3.2はまた、大規模なエージェント的タスク合成パイプラインを使用して、推論をツール使用設定にさらに統合し、インタラクティブ環境での準拠性と汎化性を向上させます。 ユーザーは`reasoning` `enabled`ブール値を使用して推論動作を制御できます。[詳細はドキュメントを参照してください](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#enable-reasoning-with-default-config)