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-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.
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 modeli DeepSeek , takich jak DeepSeek-V3.2.
- 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?
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 ?
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?
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?
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 ?
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?
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.