DeepSeek 的模型根据其架构和用例设计了不同的上下文长度。根据目前最新的信息，其最先进的模型支持高达 32,000 个 token 的上下文长度。这意味着模型在单次交互中，可以基于包含高达 32,000 个 token（大约 24,000–25,000 字）的提示进行处理和生成文本。作为比较，早期的语言模型如 GPT-3 的默认上下文窗口为 4,096 个 token，而较新的模型如 GPT-4 Turbo 将其扩展到了 128,000 个 token。DeepSeek 的 32k 上下文长度在计算效率和实际可用性之间取得了平衡，适用于许多应用，允许开发者处理中等长度的文档或多步对话，而不会产生过多的资源需求。
32k token 的限制对于构建应用程序的开发者有着直接的影响。例如，开发文档摘要工具的开发者可以在一次处理中处理整个研究论文或冗长报告，确保模型在生成摘要时保留早期部分的关键细节。类似地，在聊天机器人或客户支持系统中，32k 的上下文允许模型在长时间交互中保持连贯性，参考先前的用户输入或系统响应。然而，开发者仍需谨慎管理上下文——较长的输入会增加内存使用和延迟。截断、分块或优先处理相关的文本段等技术可以帮助优化性能。DeepSeek 的 API 工具也可能提供参数来控制上下文处理，例如滑动窗口或用于长会话的摘要钩子。
虽然 32k token 对于许多用例来说已经足够，但处理特别长输入（例如法律合同、技术手册或代码库）的开发者可能需要额外的策略。例如，将 DeepSeek 的原生上下文与检索增强生成（RAG）结合使用，可以通过动态从外部数据库中提取相关信息来扩展有效上下文。值得注意的是，上下文长度不仅仅是原始 token 数量；注意力机制和位置编码等因素也会影响模型有效利用长上下文的能力。DeepSeek 的架构可能采用了稀疏注意力或内存高效的 Transformer 等优化技术，以在大规模下保持性能。开发者应测试其特定的工作负载，权衡上下文长度、准确性和计算成本，并根据需要调整参数或采用混合方法。