2025年12月，DeepSeek 团队正式推出 DeepSeek-V3.2 系列大模型。这一次，不仅推理能力逼近 GPT-5 和 Gemini-3.0-Pro，更首次实现了 “思考 + 工具调用”的深度融合，让开源模型真正具备了实用级 Agent 能力。

推理更强，效率更高

DeepSeek-V3.2 的目标很明确：在保持高推理能力的同时，显著降低计算开销和响应延迟。

• 在多个权威推理评测（如 AIME、HMMT、LiveCodeBench）中，V3.2 的表现与 GPT-5 相当，仅略逊于 Gemini-3.0-Pro。

• 相比 Kimi-K2-Thinking 等模型，V3.2 用 更少的输出 token 达到了相近甚至更好的准确率，大幅节省资源。

而如果你需要极限推理能力，团队还推出了 DeepSeek-V3.2-Speciale：

• 在 IMO 2025（国际数学奥林匹克）、IOI 2025（国际信息学奥林匹克）、ICPC 全球总决赛 等顶级竞赛中斩获金牌；

• 数学证明与逻辑验证能力媲美 Gemini-3.0-Pro；

• 但代价是：Token 消耗高、成本高、不支持工具调用，目前仅限研究使用。

史上首个支持“边思考边调工具”的开源模型

过去，很多模型在“深度思考模式”下无法调用外部工具（如搜索、代码执行），导致复杂任务卡壳。

DeepSeek-V3.2 打破了这一限制：

• 首次实现 思考模式下的多轮工具调用：模型可以先分析问题 → 调用工具获取信息 → 继续推理 → 再调用新工具……最终给出精准答案。

• 背后支撑的是一个 大规模 Agent 训练数据合成 pipeline：团队构建了 1800+ 虚拟环境 和 8.5 万+ 复杂指令，涵盖旅行规划、代码修复、多跳搜索等真实场景。

示例

示例：用户问“帮我规划一个三天两夜的杭州周边游，预算有限但体验要好”，模型会：

• 调用 get_all_cities() 获取周边城市；

• 查询各城市酒店、餐厅、景点价格与评分；

• 根据预算规则动态调整推荐；

• 最终输出符合所有约束的行程表。

在主流 Agent 评测（如 Tool-Decathlon、MCP-Mark）中，V3.2 大幅领先其他开源模型，甚至缩小了与闭源顶尖模型的差距。

开发者友好，即刻可用

好消息是，DeepSeek-V3.2 已全面上线：

• 官网网页端、App、API 均已升级为正式版；

• Hugging Face 与 ModelScope 同步开放下载；

•  API 支持 思考模式 + 工具调用，文档齐全。

对于研究人员，还可临时体验 V3.2-Speciale（截至 2025-12-15）：

base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215"

结语

DeepSeek-V3.2 不仅是一次模型升级，更是开源社区向“实用型智能体”迈出的关键一步。它证明了：开源模型不仅能“想得深”，还能“做得对”。

未来，随着更多开发者基于 V3.2 构建应用，我们或许将迎来一个真正由开源驱动的 Agent 时代。