DeepSeek

DeepSeek V3.2устаревшаяОткрытая

Sparse-attention DeepSeek release that set the 2025 open-model bar.

#605выпущена 28 сент. 2025 г.·Open Weights·671B (37B active MoE)
text163.8K ctx
API-провайдерыПолучить API-ключ →Рейтинг
Интеллект
12.9 #605
Топ 82% уровня
Скорость вывода
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.478 /1M
Вход $0.27/M · Выход $1.1/M
Контекст
163.8K
≈ 410 стр. A4 · макс. выход 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek V3.2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (35.5)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (15)Agentic & Tool Use (20)Knowledge (MMLU) (15)Vision / Multimodal (25)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Детали модели

Дата выпуска
28 сент. 2025 г.
Параметры
671B (37B active MoE)
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
163,800 tokens
Цена ввода
$0.27/M
Цена вывода
$1.1/M
Скорость вывода
60 t/s
Время до первого токена
—

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
Loading badge markdown...
BibTeX
@misc{llmpodium2026deepseekv32,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek V3.2},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-v3-2}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

Превью
DeepSeek V3.2 LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Ещё от DeepSeek

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для DeepSeek V3.2 по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →