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 . Он является развитием более ранней модели V3.2-Exp , выпущенной 29 сентября 2025 года, и 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 V3.2.
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 Про |
| 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) |
| Ключевые особенности | 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 DeepSeek-V3.2, а также к более ранним версиям, таким как DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-R1 .
- 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 : https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 и запустить ее на своем оборудовании.
Вопросы и ответы
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?
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?
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?
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 ?
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?
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.