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官方DeepSeek API Docs / DeepSeek-V3.2 Release 与 Thinking Mode

DeepSeek-V3.2 的思考式工具调用与多轮状态配置

V3.2 把 thinking 直接融入 tool-use；多轮工具请求必须完整回传上一轮 reasoningcontent，否则 API 会报错或丢失推理状态，且 thinking 模式不应配置 temperature/topp。

媒体DeepSeek-V3.2 技术报告（arXiv）

DeepSeek-V3.2 的长上下文与 Agent 证据锚定工作流

DeepSeek 的技术报告显示 V3.2 用大规模环境/复杂指令合成来训练 Agent 泛化；使用时应把工具结果、任务约束和可验证 outcome 组织成轨迹，而不是只依赖一句“请自主思考”。

测评与真实反馈

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官方DeepSeek API Docs / DeepSeek-V3.2 Release

DeepSeek-V3.2 官方发布：V3.2 与 Speciale 的推理/Agent 定位

官方把 V3.2 定位为日常平衡型、可在 thinking 与 non-thinking 中调用工具的 Agent 模型，把 V3.2-Speciale 定位为最高推理/竞赛型但发布时不支持工具，二者不能混作一个模型。

媒体arXiv / DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models

DeepSeek-V3.2 技术报告：DSA、Agent 合成数据与推理基线

技术报告把 V3.2 的优势归因于稀疏注意力、可扩展 RL 与大规模 Agent 任务合成：目标是在长上下文降低成本并提升工具泛化，但报告中的 benchmark 与 API 生产表现仍需独立复现。

媒体SWE-bench Leaderboards

SWE-bench Leaderboard 中 DeepSeek V3.2 的编码 Agent 结果

SWE-bench 官方 leaderboard 的 mini-SWE-agent 条目显示 DeepSeek V3.2 high 为 70.00% resolved、$0.45/题，V3.2 Reasoner 为 60.00%、$0.03/题，证明 Agent harness/版本与推理配置会显著改变结果。

社区Reddit / r/LocalLLaMA

Reddit LocalLLaMA 对 DeepSeek V3.2 Agent 编码的体验边界

社区报告在 Claude Code 的个人场景中 MiniMax M2 更高效但规划深度不足，GLM 4.6 更可靠；对 DeepSeek V3.2 的判断仍待实测，并明确提醒 SWE-bench 只是粗略近似，不能代替真实工作流。

DeepSeek

在 Tabbit 中使用 DeepSeek V3.2

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