Rozmawiaj z DeepSeek-V3.2 już teraz
DeepSeek-V3.2: Model dużego języka skoncentrowany na rozumowaniu
DeepSeek-V3.2 został wydany przez DeepSeek 1 grudnia 2025 roku . Jest to ewolucja wcześniejszego modelu V3.2-Exp , wydanego 29 września 2025 roku, i jest dostępny w wersji głównej oraz „Speciale” do zastosowań badawczych i produkcyjnych.
DeepSeek-V3.2 to oparty na transformatorach system LLM, który wykorzystuje architekturę rozproszonego Mixture-of-Experts oraz niestandardowy mechanizm „ DeepSeek Sparse Attention ”, aby zmniejszyć obciążenie obliczeniowe przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości. Skupia się na zadaniach takich jak kodowanie, obliczenia matematyczne, pomoc w badaniach i rozumowanie wieloetapowe, i został zaprojektowany do obsługi autonomicznych agentów i procesów wywoływania narzędzi, a nie tylko prostego czatu.
Wydajność i wydajność DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 został zbudowany w oparciu o framework Mixture-of-Experts (MoE) z 671 miliardami parametrów, ale aktywuje tylko około 37 miliardów na token , co zwiększa wydajność. Model ten jest w stanie obsłużyć długie konteksty (do ponad 128 tysięcy tokenów) taniej niż modele z gęstą uwagą, zachowując jednocześnie wydajność testów porównawczych porównywalną lub lepszą niż w V3.2.
Testy porównawcze i raporty opisują go jako konkurencyjny w stosunku do najlepszych modeli (takich jak GPT‑5.1 lub Gemini 3 Pro) w przypadku zadań wymagających intensywnego rozumowania, zwłaszcza w wariantach wymagających większej mocy obliczeniowej.
Warianty DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: Wersja główna zoptymalizowana pod kątem ogólnego rozumowania i codziennego stosowania.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: Wariant o dużej mocy obliczeniowej do zaawansowanych zadań, sprawdzający się w wyspecjalizowanych dziedzinach, ale z większym wykorzystaniem token ; tymczasowo do połowy grudnia 2025 r. dostępny tylko w ramach API w celach ewaluacyjnych.
Porównanie DeepSeek-V3.2 i innych zaawansowanych modeli
DeepSeek-V3.2 dorównuje, a nawet przewyższa, pionierskie modele, takie jak GPT-5.1 i Gemini 3 Pro w kluczowych testach porównawczych, szczególnie w zadaniach matematycznych, kodowaniu i długokontekstowych. Oto podsumowanie porównania tych modeli:
| Aspekt | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Wywoływacz | DeepSeek AI (Chiny) | DeepSeek AI (Chiny) | OpenAI (USA) | Google DeepMind (USA) |
| Data wydania | 1 grudnia 2025 r. | 1 grudnia 2025 r. (początkowo tylko API) | 12 listopada 2025 r. | 17 listopada 2025 r. |
| Parametry | Łącznie 671B (MoE, ~37B aktywnych) | Łącznie 671B (MoE, ~37B aktywnych) | Nieujawnione (szacowane >1T) | Nieujawnione (szacowane >1T) |
| Długość kontekstu | 128 tys.–131 tys. tokenów | 128 tys.–131 tys. tokenów (zoptymalizowanych pod kątem dłuższego rozumowania) | >128 tys. tokenów (prawdopodobnie 1 mln+) | Ponad 1 mln tokenów (do 2 mln w niektórych trybach) |
| Główne cechy | Najpierw rozumowanie, DeepSeek Sparse Attention (DSA) dla wydajności, zintegrowane wykorzystanie narzędzi z myśleniem, przepływy pracy agentów | Wariant o wysokim poziomie rozumowania obliczeniowego, rozluźnione ograniczenia długości dla złożonych zadań, sprawdza się w olimpiadach matematycznych/kodowania | Inteligentniejsze rozumowanie, lepszy ton/osobowość, wysoka wydajność ogólna, multimodalność | Wrodzona multimodalność, najnowocześniejsze rozumowanie/wykorzystywanie narzędzi, biegłość w posługiwaniu się długim kontekstem, kreatywne/strategiczne planowanie |
| Dostęp | Oprogramowanie Open Source (MIT), Hugging Face, API, darmowa aplikacja/strona internetowa | Początkowo tylko API (otwarcie w połowie grudnia 2025 r.) | API/subskrypcja (płatne poziomy) | API/subskrypcja (płatne poziomy) |
| AIME 2025 (Matematyka) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0% (100% z wykonaniem kodu) |
| HMMT 2025 (Matematyka) | 92,5% | 99,2% | Nie dotyczy | 97,5% |
| Zweryfikowano SWE-Bench (kodowanie) | ~67-73% (różni się w zależności od oceny) | 73,1% | ~62-70% (wnioskowane) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (kodowanie agentowe) | 46,4% | Wyższy (zoptymalizowany) | 35,2% | 54,2% |
Jak uzyskać dostęp do DeepSeek-V3.2
Dostęp do niego można uzyskać za pośrednictwem kanałów bezpłatnych i płatnych, w tym interfejsów internetowych, aplikacji mobilnych, interfejsów API oraz bezpośrednich pobrań w celu wdrożenia lokalnego.
- HIX AI: Oferujemy natychmiastowy i łatwy dostęp do DeepSeek-V3.2 oraz wcześniejszych wersji, takich jak DeepSeek-V3.2 i DeepSeek-R1 .
- Aplikacja internetowa i mobilna: Innym sposobem na interakcję przeciętnych użytkowników z DeepSeek-V3.2 są oficjalne platformy DeepSeek, w tym oficjalna strona internetowa https://www.deepseek.com/ i aplikacja mobilna DeepSeek .
- Dostęp do API: API DeepSeek jest zgodne ze standardem OpenAI, co ułatwia integrację z aplikacjami i skryptami.
- Wdrożenie lokalne: To podejście skoncentrowane na deweloperach. Możesz pobrać model ze strony Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 i uruchomić go na własnym sprzęcie.
Pytania i odpowiedzi
Jakie są główne warianty DeepSeek V3.2?
Główne wersje produkcyjne to DeepSeek-V3.2 (zrównoważony model „do codziennego użytku”) i DeepSeek-V3.2-Speciale (zaawansowany model rozumowania ukierunkowany na bardzo trudne problemy matematyczne, kodowanie i rywalizację).
Jak DeepSeek-V3.2 wypada pod względem wydajności w porównaniu do GPT-5.1 lub Gemini 3 Pro ?
DeepSeek-V3.2 wyróżnia się pod względem obliczeń/kodowania i wydajności, rywalizując z tymi zaawansowanymi modelami przy niższych kosztach.
Czy DeepSeek-V3.2 obsługuje dane multimodalne, takie jak obrazy lub wideo?
Obecnie DeepSeek-V3.2 obsługuje tylko wprowadzanie tekstu. Jest zoptymalizowany pod kątem wnioskowania na podstawie długiego tekstu/kodu/dokumentów.
Czym jest okno kontekstowe DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 dziedziczy długie okno kontekstowe (około 128 tys. tokenów) włączone przez rozproszoną uwagę, co pozwala mu obsługiwać setki stron tekstu w jednym wierszu poleceń.
Jak V3.2 wypada w porównaniu z poprzednimi wersjami DeepSeek ?
V3.2 bazuje na generacji V3.1„Terminus”, ale koncentruje się na wydajności i zachowaniu wnioskowania, a nie na surowych skokach w benchmarkach. Dzięki temu osiąga się podobną lub lepszą jakość przy znacznie niższych kosztach dzięki niewielkiemu nakładowi uwagi i aktualizowanym szkoleniom/dostosowaniom.
Czym jest DeepSeek Sparse Attention (DSA) i dlaczego jest to takie ważne?
DeepSeek Sparse Attention to szczegółowy mechanizm rzadkiej uwagi, który redukuje liczbę operacji uwagi na token, dzięki czemu przetwarzanie długiego kontekstu staje się znacznie tańsze, a jednocześnie jakość jest zbliżona do wcześniejszych modeli gęstej uwagi.