DeepSeek V3.2 é o modelo de pesos abertos mais inteligente em 2º lugar e também está à frente do Grok 4 e do Claude Sonnet 4.5 (Pensamento) - ele tira a DeepSeek Sparse Attention do status de ‘experimental’ e a combina com um aumento material de inteligência. @deepseek_ai V3.2 pontua 66 no Índice de Inteligência de Análise Artificial; um aumento substancial de inteligência em relação ao DeepSeek V3.2-Exp (+9 pontos) lançado em setembro de 2025. A DeepSeek mudou seu endpoint principal da API para V3.2, sem alteração de preços em relação ao preço do V3.2-Exp - isso coloca o preço em apenas $0.28/$0.42 por 1M de tokens de entrada/saída, com 90% de desconto para tokens de entrada em cache. Desde o lançamento original do DeepSeek V3 há cerca de 11 meses, no final de dezembro de 2024, a arquitetura V3 da DeepSeek com 671B de parâmetros totais/37B de parâmetros ativos viu sua pontuação subir de 32 para 66 no Índice de Inteligência de Análise Artificial. A DeepSeek também lançou o V3.2-Speciale, uma variante apenas de raciocínio com capacidades aprimoradas, mas com uso de tokens significativamente maior. Este é um compromisso comum em modelos de raciocínio, onde um raciocínio mais aprimorado geralmente resulta em pontuações de inteligência mais altas e mais tokens de saída. O V3.2-Speciale está disponível através da API de primeira parte da DeepSeek até 15 de dezembro. O V3.2-Speciale atualmente pontua mais baixo no Índice de Inteligência de Análise Artificial (59) do que o V3.2 (Raciocínio, 66) porque a API de primeira parte da DeepSeek ainda não suporta chamadas de ferramentas para este modelo. Se o V3.2-Speciale igualasse a pontuação tau2 do V3.2 (91%) com chamadas de ferramentas habilitadas, ele pontuaria cerca de 68 no Índice de Inteligência, tornando-se o modelo de pesos abertos mais inteligente. O V3.2-Speciale usa 160M de tokens de saída para executar o Índice de Inteligência de Análise Artificial, quase 2x o número de tokens usados pelo V3.2 em modo de raciocínio. O DeepSeek V3.2 usa uma arquitetura idêntica ao V3.2-Exp, que introduziu a DeepSeek Sparse Attention (DSA) para reduzir o cálculo necessário para inferência de longo contexto. Nosso benchmark de Raciocínio de Longo Contexto não mostrou custo para a inteligência da introdução da DSA. A DeepSeek refletiu essa vantagem de custo do V3.2-Exp cortando o preço de sua API de primeira parte de $0.56/$1.68 para $0.28/$0.42 por 1M de tokens de entrada/saída - uma redução de 50% e 75% nos preços de tokens de entrada e saída, respectivamente. Principais conclusões de benchmarking: ➤🧠 DeepSeek V3.2: Em modo de raciocínio, o DeepSeek V3.2 pontua 66 no Índice de Inteligência de Análise Artificial e se coloca equivalentemente ao Kimi K2 Thinking (67) e à frente do Grok 4 (65), Grok 4.1 Fast (Raciocínio, 64) e Claude Sonnet 4.5 (Pensamento, 63). Demonstra aumentos notáveis em comparação ao V3.2-Exp (57) em uso de ferramentas, raciocínio de longo contexto e codificação. ➤🧠 DeepSeek V3.2-Speciale: O V3.2-Speciale pontua mais alto que o V3.2 (Raciocínio) em 7 dos 10 benchmarks em nosso Índice de Inteligência. O V3.2-Speciale agora detém as pontuações mais alta e segunda mais alta entre todos os modelos para AIME25 (97%) e LiveCodeBench (90%), respectivamente. No entanto, como mencionado acima, a API de primeira parte da DeepSeek para o V3.2-Speciale não suporta chamadas de ferramentas e o modelo recebe uma pontuação de 0 no benchmark tau2. ➤📚 Alucinação e Conhecimento: O DeepSeek V3.2-Speciale e o V3.2 são os modelos de pesos abertos mais bem classificados no Índice de Onisciência de Análise Artificial, pontuando -19 e -23, respectivamente. Modelos proprietários do Google, Anthropic, OpenAI e xAI geralmente lideram este índice. ➤⚡ Desempenho não-raciocínio: Em modo não-raciocínio, o DeepSeek V3.2 pontua 52 no Índice de Inteligência de Análise Artificial (+6 pontos em relação ao V3.2-Exp) e é o 3º modelo não-raciocínio mais inteligente. O DeepSeek V3.2 (Não-raciocínio) iguala a inteligência do DeepSeek R1 0528, um modelo de raciocínio de fronteira de maio de 2025, destacando os rápidos ganhos de inteligência alcançados através de pré-treinamento e melhorias de RL este ano. ➤⚙️ Eficiência de tokens: Em modo de raciocínio, o DeepSeek V3.2 usou mais tokens do que o V3.2-Exp para executar o Índice de Inteligência de Análise Artificial (de 62M para 86M). O uso de tokens permanece semelhante na variante não-raciocínio. O V3.2-Speciale demonstra um uso de tokens significativamente maior, usando ~160M de tokens de saída à frente do Kimi K2 Thinking (140M) e do Grok 4 (120M). ➤💲Preços: A DeepSeek não atualizou o preço por token para sua primeira parte e todas as três variantes estão disponíveis a $0.28/$0.42 por 1M de tokens de entrada/saída. Outros detalhes do modelo: ➤ ©️ Licenciamento: O DeepSeek V3.2 está disponível sob a Licença MIT. ➤ 🌐 Disponibilidade: O DeepSeek V3.2 está disponível através da API da DeepSeek, que substituiu o DeepSeek V3.2-Exp. Os usuários podem acessar o DeepSeek V3.2-Speciale através de uma API temporária da DeepSeek até 15 de dezembro. Dado o aumento de inteligência neste lançamento, esperamos que vários provedores de terceiros sirvam este modelo em breve. ➤ 📏 Tamanho: O DeepSeek V3.2 Exp tem 671B de parâmetros totais e 37B de parâmetros ativos. Isso é o mesmo que todos os modelos anteriores nas séries DeepSeek V3 e R1.

Com o preço da API de primeira linha da DeepSeek de $0.28/$0.42 por 1M de tokens de entrada/saída, a V3.2 (Raciocínio) está na fronteira de Pareto do gráfico do Índice de Inteligência vs. Custo para Executar Análise de Inteligência Artificial.

DeepSeek V3.2-Speciale é o modelo de pesos abertos mais bem classificado no Índice de Onisciência da Análise Artificial, enquanto o V3.2 (Raciocínio) iguala o Kimi K2 Thinking

O DeepSeek V3.2 é mais verboso do que o seu predecessor no modo de raciocínio, utilizando mais tokens de saída para executar o Índice de Análise de Inteligência Artificial (86M vs. 62M).

Compare como o DeepSeek V3.2 se desempenha em relação aos modelos que está a usar ou a considerar em: