# DeepSeek V3.2
Cherry Studio ユーザーは現在、内蔵の **CherryIN** サービスを無料で体験できます **DeepSeek V3.2**——DeepSeek が 2025 年 12 月 1 日にリリースしたフラッグシップ級の疎な注意力 MoE モデルで、初めて「思考」をツール呼び出しにネイティブ統合し、上級 Agent や長文脈シナリオに最適な選択肢です。
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## 🚀 DeepSeek V3.2 とは？
DeepSeek V3.2 は V3.2-Exp をベースに進化し、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、さらに **DeepSeek Sparse Attention（DSA）** の疎な注意力メカニズムを導入することで、超大規模な総パラメータを維持しつつ、長文脈推論コストを大幅に削減しています。
* アーキテクチャ：MoE + DeepSeek Sparse Attention（DSA）+ Multi-Head Latent Attention（MLA）
* 総パラメータ数：685B
* トークン当たりの有効化パラメータ数：約 37B
* エキスパート数：各層 256 個のエキスパート
* オープンソースライセンス：MIT
* リリース日：2025 年 12 月 1 日（V3.2-Exp は 2025 年 9 月 29 日にリリース）
V3.2 では API 向けの **DeepSeek-V3.2-Speciale** 版も同時にリリースされ、複雑な推論タスクで IMO、CMO、ICPC World Finals、IOI 2025 の金メダル級の成果を収めました。
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## 📚 堅実な学習とアライメントのプロセスを継承
DeepSeek V3.2 は V3 系列の成熟した学習パイプラインを踏襲し、Agent シナリオ向けに重要な拡張を行っています：
1. **大規模事前学習**：膨大で高品質な多言語コーパス上で基礎学習を完了し、コード、数学、科学知識を網羅。
2. **疎な注意力の導入**：128K シーケンス長でメインモデルと lightning indexer を学習し、各クエリトークンは 2048 個のキー・バリュートークンを注意計算に参加させます。
3. **大規模 Agent データ合成**：1,800 以上の環境と 85,000 以上の複雑な指示をカバーする、新しい Agent 学習データ合成手法。
4. **思考とツール呼び出しの融合**：V3.2 は DeepSeek 初の「思考」をツール使用にネイティブ統合したモデルで、「思考モード」と「非思考モード」の両方でツール呼び出しをサポートします。
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## ⚙️ フラッグシップ級のコア能力
DeepSeek V3.2 は「GPT-5 と同等レベル」の総合能力を打ち出し、Agent と複雑推論を大幅に強化しています：
* ✅ **ネイティブ思考 + ツール呼び出し**：thinking を tool-use に統合した初の DeepSeek モデル
* ✅ **トップクラスの推論能力**：V3.2-Speciale は IMO / CMO / ICPC World Finals / IOI 2025 で金メダル水準に到達
* ✅ **コードと開発タスク**：V3 系列の強力なコード能力を継承
* ✅ **長文脈の安定性**：DSA による長文ドキュメントやコードベース規模の分析能力
* ✅ **構造化ツール呼び出し**：多段階の計画と実行を行う Agent の構築に適しています
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## 💡 DeepSeek Sparse Attention：より長く、より省エネ
DSA は V3.2 の中核技術アップグレードであり、 **lightning indexer + 細粒度トークン選択** によって次を実現します：
* 大規模モデルで初めて細粒度の疎な注意力を実現
* コア注意力の計算複雑度を O(L²) から削減
* 長文脈の学習と推論を大幅に高速化しつつ、密な注意力とほぼ同等の出力品質を維持
| シナリオ | 推奨される使い方 | 例 |
| --------------- | ------------ | ---------------------- |
| 短い対話 / 簡単な Q\&A | 直接呼び出し | 日常的な Q\&A、要約 |
| 中程度の複雑さのタスク | ツール呼び出しを有効化 | データ分析、コードリファクタリング |
| 複雑な Agent タスク | 思考 + ツール呼び出し | 多段階計画、コードベース分析、長文書レビュー |
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## 🌟 オープン、利用可能、エコシステムに優しい
* ⚡ DSA による長文脈推論の高速化
* 💰 CherryIN を通じて Cherry Studio で**無料で利用**
* 🖥️ オープンソースの重み、MIT ライセンス、vLLM、SGLang など主要推論フレームワークが Day-0 対応
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## 🧠 実用能力に注力：コードと Agent
DeepSeek V3.2 は実際の開発ワークフローで特に優れた性能を発揮します：
* 多言語コード生成とリファクタリング
* コードリポジトリ規模の文脈理解とパッチ生成
* Agent ツールチェーン：外部ツール、検索、コード実行を安定して呼び出し
* 数学と複雑推論：競技レベルの問題に対応
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## 🧭 Cherry Studio での使い方は？
1. Cherry Studio を開き、 **設定 → モデルサービス**に進みます。
2. を見つけて **CherryIN** サービスプロバイダーを有効にします。
3. モデル一覧で **DeepSeek V3.2**に進みます。
4. チャット画面に戻り、上部のモデル選択で **DeepSeek V3.2** に切り替えると、会話を開始できます。
> 💡 ヒント：CherryIN が提供する無料モデル枠は Cherry Studio 公式が負担しており、日常の体験や評価に適しています。運用環境では DeepSeek 公式 API の併用を推奨します。
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📘 **今すぐ DeepSeek V3.2 を体験し、フラッグシップ級の推論と Agent の旅を始めましょう！**
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
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GET https://docs.cherry-ai.com/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/mian-fei-ti-yan-deepseek-v3.2-qi-jian-xi-shu-zhu-yi-li-moe.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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