DeepSeek V3.2 este modelul #2 cel mai inteligent pentru greutăți deschise și se situează înaintea lui Grok 4 și Claude Sonnet 4.5 (Gândire) – scoate DeepSeek Sparse Attention din statutul de "experimental" și îl combină cu un impuls material al inteligenței @deepseek_ai V3.2 obține un scor 66 la Artificial Analysis Intelligence Index; o creștere substanțială a informațiilor față de DeepSeek V3.2-Exp (+9 puncte) lansată în septembrie 2025. DeepSeek și-a schimbat principalul endpoint API pe V3.2, fără nicio modificare a prețului față de prețul V3.2-Exp – acest lucru plasează prețul la doar 0,28$/$0,42 pentru 1M tokenuri de intrare/ieșire, cu reducere de 90% pentru tokenurile de intrare stocate în cache. De la lansarea originală a DeepSeek V3, acum ~11 luni, la sfârșitul lunii decembrie 2024, arhitectura V3 a DeepSeek cu 671B în total/37B parametri activi i-a făcut să treacă de la un model cu un scor de 32 la un scor de 66 în Artificial Analysis Intelligence Index. DeepSeek a lansat și versiunea V3.2-Speciale, o variantă bazată doar pe raționament, cu capabilități îmbunătățite, dar cu o utilizare semnificativ mai mare a token-urilor. Acesta este un compromis comun în modelele de raționament, unde o raționament mai avansat duce, în general, la scoruri mai mari de inteligență și mai multe jetoane de ieșire. V3.2-Speciale este disponibil prin API-ul first-party DeepSeek până pe 15 decembrie. În prezent, V3.2-Speciale obține scoruri mai mici la Artificial Analysis Intelligence Index (59) decât V3.2 (Reasoning, 66), deoarece API-ul first-party al DeepSeek nu suportă încă apelarea unui instrument pentru acest model. Dacă V3.2-Speciale ar potrivi scorul tau2 al V3.2 (91%) cu apelarea uneltei activată, ar obține un scor de ~68 pe Indicele de Inteligență, făcându-l cel mai inteligent model open-weight. V3.2-Speciale folosește 160M token-uri de ieșire pentru a rula Artificial Analysis Intelligence Index, aproape ~2 ori numărul de tokenuri folosite de V3.2 în modul raționament. DeepSeek V3.2 folosește o arhitectură identică cu V3.2-Exp, care a introdus DeepSeek Sparse Attention (DSA) pentru a reduce calculul necesar pentru inferența contextului lung. Benchmark-ul nostru Long Context Reasoning nu a arătat niciun cost pentru inteligență al introducerii DSA. DeepSeek reflectă acest avantaj de cost al V3.2-Exp prin reducerea prețurilor pe API-ul lor de primă parte de la 0,56 dolari/1,68 dolari la 0,28 dolari/0,42 dolari pentru 1 milion de tokenuri de intrare/ieșire – o reducere de 50% și respectiv 75% a prețului tokenurilor de intrare și ieșire. Concluzii cheie de benchmarking: ➤ 🧠 DeepSeek V3.2: În modul raționament, DeepSeek V3.2 obține un scor 66 la Artificial Analysis Intelligence Index și se situează echivalent cu Kimi K2 Thinking (67) și înaintea lui Grok 4 (65), Grok 4.1 Fast (Raționament, 64) și Claude Sonnet 4.5 (Thinking, 63). Demonstrează îmbunătățiri notabile comparativ cu V3.2-Exp (57) în utilizarea uneltelor, raționamentul pe termen lung și programare. ➤ 🧠 DeepSeek V3.2-Speciale: V3.2-Speciale obține scoruri mai mari decât V3.2 (Raționament) la 7 din cele 10 repere din Indicele nostru de Inteligență. V3.2-Speciale deține acum cele mai mari și ale doua cele mai mari scoruri dintre toate modelele pentru AIME25 (97%) și LiveCodeBench (90%), respectiv. Totuși, după cum s-a menționat mai sus, API-ul first-party al DeepSeek pentru V3.2-Speciale nu suportă apelarea uneltei, iar modelul obține un scor de 0 la benchmark-ul tau2. ➤ 📚 Halucinație și Cunoaștere: DeepSeek V3.2-Speciale și V3.2 sunt cele mai bine cotate modele open weights în Artificial Analysis Omniscience Index, cu scoruri de -19 și -23, respectiv. Modelele proprietare de la Google, Anthropic, OpenAI și xAI conduc de obicei acest indice. ➤ ⚡ Performanță non-raționament: În modul non-raționament, DeepSeek V3.2 obține un scor de 52 la Artificial Analysis Intelligence Index (+6 puncte vs. V3.2-Exp) și este modelul #3 cel mai inteligent non-raționament. DeepSeek V3.2 (Non-raționament) se potrivește cu inteligența DeepSeek R1 0528, un model de raționament de frontieră din mai 2025, evidențiind câștigurile rapide de informații obținute prin pre-instruire și îmbunătățiri RL în acest an. ➤ ⚙️ Eficiența tokenului: În modul raționament, DeepSeek V3.2 a folosit mai multe tokenuri decât V3.2-Exp pentru a rula Artificial Analysis Intelligence Index (de la 62M la 86M). Utilizarea tokenului rămâne similară în varianta non-raționament. V3.2-Speciale demonstrează o utilizare semnificativ mai mare a token-urilor, folosind ~160M tokenuri de ieșire înaintea Kimi K2 Thinking (140M) și Grok 4 (120M) ➤💲Prețuri: DeepSeek nu a actualizat prețul per token pentru primul lor jucător, iar toate cele trei variante sunt disponibile la $0,28/$0,42 pentru 1M token-uri de intrare/ieșire Alte detalii despre model: ➤ ©️ Licențiere: DeepSeek V3.2 este disponibil sub licența MIT ➤ 🌐 Disponibilitate: DeepSeek V3.2 este disponibil prin DeepSeek API, care a înlocuit DeepSeek V3.2-Exp. Utilizatorii pot accesa DeepSeek V3.2-Speciale printr-un API temporar DeepSeek până pe 15 decembrie. Având în vedere creșterea informațiilor din acest comunicat, ne așteptăm ca un număr de furnizori terți să deservească în curând acest model. ➤ 📏 Dimensiune: DeepSeek V3.2 Exp are 671B parametri totali și 37B parametri activi. Este la fel ca toate modelele anterioare din seriile DeepSeek V3 și R1

La prețul API-ului first-party al DeepSeek de 0,28$/0,42 $ pentru 1M tokenuri de intrare/ieșire, V3.2 (Raționament) se află pe frontiera Pareto a graficului Intelligence vs. Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

DeepSeek V3.2-Speciale este cel mai bine clasat model open weights pe Artificial Analysis Omniscience Index, în timp ce V3.2 (Raționament) se potrivește cu Kimi K2 Thinking

DeepSeek V3.2 este mai detaliat decât predecesorul său în modul de raționament, folosind mai multe tokenuri de ieșire pentru a rula Artificial Analysis Intelligence Index (86M vs. 62M).

Compară cum performează DeepSeek V3.2 în raport cu modelele pe care le folosești sau le iei în considerare la: