deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale: ключевые отличия
DEEPSEEK предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости deepseek-v3.2-speciale в 2.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.9x раз — deepseek-chat-v3-0324 принимает до 640 000 токенов.
deepseek-chat-v3-0324 — deepseek-chat-v3-0324 от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 640 000 токенов. Стоимость ввода 51.84 ₽/1M токенов, контекст 640 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у deepseek-v3.2-speciale: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K, Top Log Probs.
deepseek-v3.2-speciale — deepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 53.76 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale в рублях
Интересная ситуация: deepseek-chat-v3-0324 дешевле по вводу, но deepseek-v3.2-speciale — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: deepseek-v3.2-speciale обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 1.92 ₽ (4%), вывод дешевле на 130.56 ₽ (62%).
Контекст deepseek-chat-v3-0324 vs deepseek-v3.2-speciale
deepseek-chat-v3-0324 принимает до 640 000 токенов — это в 4.9x больше, чем 131 072 у deepseek-v3.2-speciale. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: deepseek-chat-v3-0324 генерирует до 65 536 токенов за запрос, deepseek-v3.2-speciale — до 65 536. deepseek-v3.2-speciale может генерировать более длинные ответы.
Модальности deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale
deepseek-chat-v3-0324 предлагает возможности, недоступные в deepseek-v3.2-speciale: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K, Top Log Probs. Общие: Reasoning.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | deepseek-chat-v3-0324 | deepseek-v3.2-speciale |
|---|---|---|
| Провайдер | DEEPSEEK | DEEPSEEK |
| Цена ввода (1M) | 51.84 ₽ ✓ | 53.76 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 211.2 ₽ | 80.64 ₽ ✓ |
| Контекст | 640 000 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 65 536 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | DeepSeek | DeepSeek |
| Freq. Penalty | ✓ | — |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | — |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Rep. Penalty | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | — |
| Top K | ✓ | — |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: deepseek-chat-v3-0324 или deepseek-v3.2-speciale?
По нашей оценке (3:1), deepseek-chat-v3-0324 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, deepseek-v3.2-speciale будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте deepseek-chat-v3-0324 — контекст 640 000 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать deepseek-chat-v3-0324
deepseek-chat-v3-0324 от DEEPSEEK — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — deepseek-chat-v3-0324 дешевле на 1.92 ₽ (4%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 640 000 vs 131 072 токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Когда использовать deepseek-v3.2-speciale
deepseek-v3.2-speciale от DEEPSEEK — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на выводе — deepseek-v3.2-speciale дешевле на 130.56 ₽ (62%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему DEEPSEEK
Подключение deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale
Обе модели DEEPSEEK доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale — замена одной строки в коде.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "deepseek-chat-v3-0324" или "deepseek-v3.2-speciale"
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat-v3-0324",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между deepseek-chat-v3-0324 и deepseek-v3.2-speciale — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: deepseek-chat-v3-0324 vs deepseek-v3.2-speciale (3:1)
deepseek-chat-v3-0324 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует deepseek-v3.2-speciale (ввод 53.76 ₽, вывод 80.64 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте deepseek-chat-v3-0324 с контекстом 640 000. deepseek-chat-v3-0324 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.