DeepSeek
·Released on 1 дек. 2025 г.DeepSeek V3.2 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare DeepSeek V3.2 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков DeepSeek V3.2: поставщиков — 305, цены от $0.0017/request. Бесплатный API DeepSeek V3.2 предлагают поставщики: 6. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
DeepSeek V3.2 is an upgraded V3-series MoE model with stronger reasoning, coding, and math performance, widely available through OpenAI-compatible API relays.
Качество
#38of 111
0.0
Оценка LMSpeed
Скорость
46char/s
5.33 s
Стоимость
#53of 186
$0.0017/ 1M · 8:1 in:out
$0.0003 in · $0.0014 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Рассуждение50.7РейтинговаяОбщий рейтинг #403/4 Измеренные измерения
80% интервал: 42.0–59.3
abstract logicТолько априорное
scientific causal53.9
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints57.6
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification40.4
lcr · lcr
#2Программирование49.5РейтинговаяОбщий рейтинг #283/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.9–58.1
code generation54.3
livecodebench · livecodebench / scicode · aa_sci_code
repository engineering39.2
react_native_bench · react_native_evals / vibecode · vibe_code_bench
debugging testing55
swe_rebench · swe_rebench
tooling qualityТолько априорное
#3Математика48.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 32.6–64.7
foundational mathТолько априорное
competition mathТолько априорное
proof frontier48.7
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#4Следование инструкциям46.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 30.1–62.1
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization46.1
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#5Знания39.6Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 23.6–55.6
broad knowledge39.6
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#6Агенты38.8РейтинговаяОбщий рейтинг #594/4 Измеренные измерения
80% интервал: 31.9–45.8
planning39.5
deep_planning · gert_labs
tool use48.7
tau · tau2_bench
environment execution41.8
vita_bench · vita_bench
recovery reliability25.4
claw_eval · claw_eval
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
163.8Ktokens
≈ 196.6 pages of text
OUTPUT
65.5Ktokens
8K128K1M4M
163.8K
Возможности
Technical Details
- Вход
- Выход
- Выпущена
- Dec 2025
- Токенизатор
- DeepSeek
- Архитектура
- text->text
- Модерация
- Нет
- Поддерживаемые параметры
- frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$0.280/M#53 / 186Цена выходных данных$0.420/M#20 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#53
Оценка$0.280/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#20
Оценка$0.420/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка38.8#5980% интервал31.9–45.84/4 Измеренные измеренияClaw-Eval40.2#27 / 27VITA-Bench18.5#7 / 9
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция39.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z -1.39 · q 1.00
Использование инструментов48.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.28 · q 1.00
Среда и длительное выполнение41.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
vita_bench · vita_bench · z -0.96 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершения25.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
claw_eval · claw_eval · z -3.00 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Claw-EvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#27
Оценка40.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
VITA-BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка18.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка78.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#47
Оценка29.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка49.5#2880% интервал40.9–58.13/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench86.2%#5 / 115Vibe Code Bench5.1#29 / 33
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Генерация кода54.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z 1.45 · q 1.00
scicode · aa_sci_code · z -0.47 · q 1.00
Работа с репозиториями39.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
react_native_bench · react_native_evals · z -0.70 · q 1.00
vibecode · vibe_code_bench · z -1.43 · q 1.00
Отладка и тестирование55
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_rebench · swe_rebench · z 0.78 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#5
Оценка86.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#29
Оценка5.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
SWE-RebenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка60.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
React Native EvalsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка71.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#80
Оценка38.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка50.7#4080% интервал42.0–59.33/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro86.2%#18 / 129GPQA84.0%#75 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение53.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.48 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.61 · q 1.00
hle · hle · z 0.54 · q 1.00
Многошаговые ограничения57.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.81 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств40.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -1.63 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#18
Оценка86.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#75
Оценка84.0%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#70
Оценка24.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#93
Оценка42.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#74
Оценка0.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка39.680% интервал23.6–55.61/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index25.1#65 / 117AA-GPQA Diamond75.1#86 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания39.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -1.46 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#65
Оценка25.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#78
Оценка24.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка93.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка48.780% интервал32.6–64.71/4 Измеренные измеренияMath score40.2#43 / 63FrontierMath v2 (Tiers 1-3)22.1#26 / 47
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательства48.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z -0.60 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z -0.06 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#26
Оценка22.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
FrontierMath v2 (Tier 4)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка2.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияDesign Arena Website1186.0#55 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#55
Оценка1186.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка46.180% интервал30.1–62.11/4 Измеренные измеренияAA-IFBench49.0#56 / 84
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций46.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -0.81 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка49.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Эндпоинты OpenRouter
15 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Baidu baidu/fp8 | $0.280/M | $0.420/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Novita novita/fp8 | $0.269/M | $0.400/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Friendli friendli | $0.500/M | $1.50/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
GMICloud gmicloud/fp8 | $0.209/M | $0.310/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex | $0.560/M | $1.68/M | 99.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Phala phala | $1/M | $1/M | 99.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
StreamLake streamlake/fp8 | $0.214/M | $0.322/M | 99.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Alibaba alibaba/fp8 | $0.370/M | $1.11/M | 99.6% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
DeepInfra deepinfra/fp4 | $0.260/M | $0.380/M | 99.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
AtlasCloud atlas-cloud/fp8 | $0.260/M | $0.380/M | 99.2% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Venice venice | $0.330/M | $0.480/M | 99.1% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
SiliconFlow siliconflow/fp8 | $0.259/M | $0.420/M | 98.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
DigitalOcean digitalocean | $0.250/M | $0.800/M | 98.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
SambaNova sambanova | $3/M | $4.50/M | 94.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Mara mara | $3/M | $4.50/M | 88.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare DeepSeek V3.2 API pricing across 299 providers. Prices range from $0.0017/request to $300.00/M. 乐天图书馆 offers the lowest rate at $0.0017/request. 6 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 99% | FAST/deepseek-v3.2 | 翻译 | -27%$0.205/M | -51%$0.205/M | 257.0 t/s | 1.77 s | — | |
L1 99% | deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 | 临时渠道 | -99%$0.0037/M Cache read$0.0004/MCache write$0.0037/MCache write 1h$0.0059/M | -99%$0.0058/M | 23.6 t/s | 3.30 s | — | |
L1 99% | Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 | 临时渠道 | -99%$0.0037/M | -99%$0.0058/M | — | — | — | |
L1 99% | deepseek-v3.2 | 临时渠道 | -97%$0.0079/M Cache read$0.0009/M | -95%$0.023/M | — | — | — | |
L1 99% L2 0% | deepseek/deepseek-v3.2 | default | -22%$0.217/M Cache read$0.060/M | -22%$0.326/M | 56.1 t/s | 1.98 s | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-exp | default | -51%$0.137/M Cache read$0.014/M | -51%$0.205/M | 41.0 t/s | 3.78 s | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2 | default | -51%$0.137/M | -51%$0.205/M | 26.4 t/s | 1.22 s | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2 | Alibaba-1 | -85%$0.043/M | -85%$0.064/M | 36.6 t/s | 1.52 s | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-exp | Alibaba-1 | -85%$0.043/M Cache read$0.0043/M | -85%$0.064/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2 | default | $2.00/M Cache read$0.200/M | $3.00/M | 25.7 t/s | 10.23 s | — | |
L1 77% | deepseek-v3.2 | default | $0.010/request | - | 21.7 t/s | 5.99 s | — | |
L1 77% | deepseek-v3.2-speciale | default | $0.010/request | - | — | — | — | |
L1 77% | deepseek-ai/deepseek-v3.2 | default | $0.010/request | - | — | — | — | |
L1 77% | qwen3.5-omni-plus-thinking-nx | default | $0.010/request | - | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2 | default | -51%$0.137/M | -51%$0.205/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-exp | default | -51%$0.137/M Cache read$0.014/M | -51%$0.205/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-speciale | default | -2%$0.274/M | -2%$0.411/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2 | default | -2%$0.274/M | -2%$0.411/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-exp | default | -2%$0.274/M | -2%$0.411/M | — | — | — | |
L1 100% | deepseek-v3.2-fast | default | -2%$0.274/M | -2%$0.411/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 130.
Альтернативы и похожие модели
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
199 общих провайдеров
DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flash
DeepSeek V4 Flash is a fast, cost-efficient language model in the DeepSeek V4 family, optimized for low-latency chat, coding assistance, and high-throughput API workloads while retaining strong reasoning quality.
198 общих провайдеров
DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro is the professional-tier DeepSeek V4 model, targeting frontier reasoning, coding, and agent workflows with maximum capability.
195 общих провайдеров
GLM-5.1
glm-5-1
Zhipu GLM-5.1 is a next-generation GLM model aimed at frontier reasoning, coding, and bilingual agent applications.
192 общих провайдеров
MiniMax M2.5
minimax-m2-5
MiniMax M2.5 is MiniMax's flagship text model for coding and agents, with SOTA-level programming and agentic performance, improved token efficiency, and fast high-TPS API deployment.
192 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
186 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does DeepSeek V3.2 include?
- LMSpeed shows DeepSeek V3.2 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 305 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API DeepSeek V3.2?
- Цены DeepSeek V3.2 у поставщиков (305): от $0.0017/request до $300.00/M. Самая низкая указанная цена — у 乐天图书馆.
- What does the DeepSeek V3.2 API pricing table include?
- The DeepSeek V3.2 API pricing table compares 305 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API DeepSeek V3.2?
- Сейчас самая низкая указанная цена DeepSeek V3.2 — $0.0017/request у 乐天图书馆. Сравниваются поставщики: 305.
- Can I compare DeepSeek V3.2 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows DeepSeek V3.2 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API DeepSeek V3.2 бесплатным?
- Да, DeepSeek V3.2 доступна бесплатно через 6 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, 兔子API, 兔子API, Zero API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get DeepSeek V3.2 free API access?
- LMSpeed currently lists 6 free API providerundefined other undefined} for DeepSeek V3.2: 兔子API, 兔子API, 兔子API, Zero API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.