Пообщайтесь с DeepSeek-V3.2 прямо сейчас
DeepSeek-V3.2: Модель обработки больших языковых данных, ориентированная на логическое мышление.
DeepSeek-V3.2 был выпущен компанией DeepSeek 1 декабря 2025 года . Это развитие более ранней модели V3-Exp , выпущенной 29 сентября 2025 года, и она выпускается как в основном, так и в «специальном» варианте для исследовательских и производственных целей.
DeepSeek-V3.2 — это LLM на основе трансформеров, использующий разреженную архитектуру «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts) и собственный механизм « DeepSeek Sparse Attention » для сокращения вычислительных затрат при сохранении высокого качества. Он ориентирован на такие задачи, как программирование, математика, помощь в исследованиях и многоэтапное рассуждение, и предназначен для работы автономных агентов и рабочих процессов вызова инструментов, а не просто для чата.
Эффективность и производительность DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 построен на основе алгоритма Mixture-of-Experts (MoE) с общим числом параметров 671 миллиард, но для повышения эффективности активирует только около 37 миллиардов параметров на token . Эта модель способна обрабатывать длинные контексты (до 128 000+ токенов) дешевле, чем модели с плотным вниманием, при этом сохраняя производительность в бенчмарках на уровне, аналогичном или превосходящем версию V3.
В сравнительных тестах и отчетах он описывается как конкурентоспособный по сравнению с лучшими моделями передовых вычислений (такими как GPT-5.1 или Gemini 3 Pro) в задачах, требующих интенсивного логического мышления, особенно в его высокопроизводительных вариантах.
Варианты DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: Основная версия, оптимизированная для решения общих задач и повседневного использования.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: Высокопроизводительный вариант для сложных задач, превосходно работающий в специализированных областях, но с более высоким потреблением token ; временно доступен только через API до середины декабря 2025 года для ознакомления.
Сравнение DeepSeek-V3.2 и других продвинутых моделей.
DeepSeek-V3.2 соответствует или превосходит передовые модели, такие как GPT-5.1 и Gemini 3 Pro , по ключевым показателям производительности, особенно в математических вычислениях, программировании и задачах с длительным контекстом. Вот краткое сравнение этих моделей:
| Аспект | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Разработчик | DeepSeek AI (Китай) | DeepSeek AI (Китай) | OpenAI (США) | Google DeepMind (США) |
| Дата выпуска | 1 декабря 2025 г. | 1 декабря 2025 г. (первоначально только API) | 12 ноября 2025 г. | 17 ноября 2025 г. |
| Параметры | Всего 671 млрд (по данным Министерства энергетики, около 37 млрд активных сотрудников). | Всего 671 млрд (по данным Министерства энергетики, около 37 млрд активных сотрудников). | Не разглашается (оценка >1 Тл) | Не разглашается (оценка >1 Тл) |
| Длина контекста | 128K-131K токенов | 128–131 тыс. токенов (оптимизировано для более подробного анализа) | >128 тыс. токенов (вероятно, более 1 млн) | Более 1 млн токенов (до 2 млн в некоторых режимах) |
| Основные характеристики | Использование логического мышления в первую очередь, механизма DeepSeek Sparse Attention (DSA) для повышения эффективности, интегрированное использование инструментов с мыслительными процессами, агентные рабочие процессы. | Вариант, требующий высокой вычислительной логики, с ослабленными ограничениями по длине для сложных задач, отлично показывает себя на олимпиадах по математике и программированию. | Более продуманные рассуждения, лучший тон/личность, высокие показатели универсальности, мультимодальный подход. | Врожденная мультимодальность, передовые методы рассуждения/использование инструментов, владение контекстом длительного хранения, креативное/стратегическое планирование. |
| Доступ | Открытый исходный код (MIT), Hugging Face, API, бесплатное приложение/веб-версия | Первоначально доступен только через API (открытие запланировано на середину декабря 2025 года). | API/подписка (платные тарифы) | API/подписка (платные тарифы) |
| AIME 2025 (Математика) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0% (100% с выполнением кода) |
| HMMT 2025 (Математика) | 92,5% | 99,2% | Н/Д | 97,5% |
| Проверено с помощью SWE-Bench (программирование) | ~67-73% (варьируется в зависимости от оценки) | 73,1% | ~62-70% (предполагаемая) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (Agentic Coding) | 46,4% | Более высокий (оптимизированный) | 35,2% | 54,2% |
Как получить доступ к DeepSeek-V3.2
Доступ к нему возможен как через бесплатные, так и через платные каналы, включая веб-интерфейсы, мобильные приложения, API и прямые загрузки для локального развертывания.
- HIX AI: Здесь мы предлагаем мгновенный и простой доступ к моделям DeepSeek , таким как DeepSeek-V3.2.
- Веб-сайт и мобильное приложение: Еще один способ взаимодействия обычных пользователей с DeepSeek-V3.2 — это использование официальных платформ DeepSeek, включая официальный веб-сайт https://www.deepseek.com/ и мобильное приложение DeepSeek .
- Доступ к API: API DeepSeek совместим с OpenAI, что упрощает его интеграцию в приложения или скрипты.
- Локальное развертывание: это подход, ориентированный на разработчиков. Вы можете загрузить модель со страницы Hugging Face : DeepSeek-V3.2 и запустить ее на своем оборудовании.
Вопросы и ответы
Каковы основные варианты DeepSeek V3.2?
Каковы основные варианты DeepSeek V3.2?
Основными вариантами производства являются DeepSeek-V3.2 (сбалансированная модель «ежедневного водителя») и DeepSeek-V3.2-Speciale (более продвинутая модель рассуждений, ориентированная на очень сложные математические задачи, задачи кодирования и задачи соревновательного характера).
Как DeepSeek-V3.2 соотносится с GPT-5.1 или Gemini 3 Pro по производительности?
Как DeepSeek-V3.2 соотносится с GPT-5.1 или Gemini 3 Pro по производительности?
DeepSeek-V3.2 превосходит эти передовые модели по математическим возможностям/кодированию и эффективности, конкурируя с ними при меньших затратах.
Поддерживает ли DeepSeek-V3.2 многомодальные входные данные, такие как изображения или видео?
Поддерживает ли DeepSeek-V3.2 многомодальные входные данные, такие как изображения или видео?
В настоящее время DeepSeek-V3.2 поддерживает только текстовые входные данные. Он оптимизирован для анализа длинных текстов, кода и документов.
Что такое контекстное окно DeepSeek V3.2?
Что такое контекстное окно DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 унаследовал длинное контекстное окно (около 128 тыс. токенов), поддерживаемое разреженным вниманием, что позволяет ему обрабатывать сотни страниц текста в одном запросе.
Чем V3.2 отличается от предыдущих версий DeepSeek ?
Чем V3.2 отличается от предыдущих версий DeepSeek ?
V3.2 основана на поколении V3.1«Terminus», но фокусируется на эффективности и поведении рассуждений, а не на сырых скачках показателей, стремясь к аналогичному или лучшему качеству при гораздо меньших затратах благодаря разреженному вниманию и обновленному обучению/выравниванию.
Что такое DeepSeek Sparse Attention (DSA) и почему это важно?
Что такое DeepSeek Sparse Attention (DSA) и почему это важно?
DeepSeek Sparse Attention — это мелкозернистый механизм разреженного внимания, который сокращает количество операций внимания на токен, значительно удешевляя обработку длинных контекстов, сохраняя при этом качество, близкое к более ранним моделям плотного внимания.