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 `reasoning_content`，否则 API 会报错或丢失推理状态，且 thinking 模式不应配置 temperature/top_p。
- 准备输入
- API 凭据、工具 schema、消息状态、reasoning_content
- 运行环境
- DeepSeek OpenAI 兼容 Chat Completions
在 Tabbit 中使用 DeepSeek V3.2
在 Tabbit 中使用 DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 · 模型速览
先看资源与证据，再决定怎么用
这里集中放置已审核的任务指南、公开测评和证据边界。客户端是否开放模型，仍以当前账户为准。
任务指南2
测评来源4
来源已核对0
编辑精选6
Tabbit 模型与权限需以当前账户核实。
按任务找指南
把资料整理成结构化结果，制作视觉原型，或开始一个编码任务。
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”。
- 准备输入
- 来源资料包、工具结果、任务约束、验证目标
- 运行环境
- DeepSeek V3.2 检索与工具 harness
阅读证据与选型边界
公开结果来自不同版本、档位和测试方法；未知值保持未知。
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。
- 证据类型
- 厂商自报
- 边界
- 不支持把 Speciale 竞赛成绩与 V3.2 生产成功率混成一个结论。
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。
- 证据类型
- 编辑分析
- 边界
- 不支持由训练规模推出你的成功率、延迟或成本。
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。
- 证据类型
- 编辑分析
- 边界
- 不支持把榜单结果当作当前价格、通用代码质量或无工具仓库成功率。
DeepSeek
在 Tabbit 中使用 DeepSeek V3.2
汇总 DeepSeek V3.2 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。