Chat med DeepSeek-V3.2 nu
DeepSeek-V3.2: Ræsonnementsfokuseret stor sprogmodel
DeepSeek-V3.2 blev udgivet af DeepSeek den 1. december 2025. Det er en videreudvikling af den tidligere V3.2-Exp-model , der blev udgivet den 29. september 2025, og findes i både hoved- og "Speciale"-varianter til forsknings- og produktionsbrug.
DeepSeek-V3.2 er en transformerbaseret LLM, der bruger en sparsom Mixture-of-Experts-arkitektur plus en brugerdefineret " DeepSeek Sparse Attention "-mekanisme til at reducere beregningsevnen, samtidig med at kvaliteten holdes høj. Den er rettet mod opgaver som kodning, matematik, forskningsassistance og flertrinsræsonnement og er designet til at drive autonome agenter og værktøjskaldende arbejdsgange i stedet for blot simpel chat.
DeepSeek-V3.2 Effektivitet og ydeevne
DeepSeek-V3.2 blev bygget på et Mixture-of-Experts (MoE) framework med 671 milliarder parametre i alt, men aktiverer kun omkring 37 milliarder pr. token af effektivitetsmæssige årsager. Denne model er i stand til at håndtere lange kontekster (op til 128K+ tokens) billigere end dense-attention-modeller, samtidig med at benchmark-ydeevnen forbliver på samme niveau som eller bedre end V3.
Benchmarks og rapporter beskriver den som konkurrencedygtig med topmodeller i frontlinjen (som GPT-5.1 eller Gemini 3 Pro) på ræsonnement-tunge opgaver, især i dens varianter med højere beregningskrav.
Varianter af DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: Mainstream-version optimeret til generel ræsonnement og daglig implementering.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: Højberegningsvariant til avancerede opgaver, der udmærker sig inden for specialiserede domæner, men med højere token brug; midlertidigt kun API indtil midten af december 2025 til evaluering.
Sammenligning af DeepSeek-V3.2 og andre avancerede modeller
DeepSeek-V3.2 matcher eller overgår banebrydende modeller som GPT-5.1 og Gemini 3 Pro på vigtige benchmarks, især inden for matematik, kodning og opgaver med lang kontekst. Her er et resumé af sammenligningen mellem disse modeller:
| Aspekt | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2- Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Udvikler | DeepSeek AI (Kina) | DeepSeek AI (Kina) | OpenAI (USA) | Google DeepMind (USA) |
| Udgivelsesdato | 1. december 2025 | 1. december 2025 (kun API i starten) | 12. november 2025 | 17. november 2025 |
| Parametre | 671 mia. i alt (MoE, ~37 mia. aktive) | 671 mia. i alt (MoE, ~37 mia. aktive) | Ikke oplyst (estimeret >1T) | Ikke oplyst (estimeret >1T) |
| Kontekstlængde | 128.000-131.000 tokens | 128K-131K tokens (optimeret til længere ræsonnement) | >128K tokens (sandsynligvis 1M+) | 1 mio.+ tokens (op til 2 mio. i nogle tilstande) |
| Nøglefunktioner | Ræsonnement først, DeepSeek Sparse Attention (DSA) for effektivitet, integreret værktøjsbrug med tænkning, agentiske arbejdsgange | Variant af højberegningsbaseret ræsonnement, lempede længdebegrænsninger for komplekse opgaver, udmærker sig ved matematik/kodnings-olympiader | Smartere ræsonnement, bedre tone/personlighed, stærk generalistpræstation, multimodal | Indfødt multimodalitet, avanceret ræsonnement/værktøjsbrug, lang kontekstbeherskelse, kreativ/strategisk planlægning |
| Adgang | Open source (MIT), Hugging Face, API, gratis app/web | Kun API i starten (åben medio december 2025) | API/abonnement (betalte niveauer) | API/abonnement (betalte niveauer) |
| AIME 2025 (Matematik) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0 % (100 % med kodeudførelse) |
| HMMT 2025 (Matematik) | 92,5% | 99,2% | Ikke tilgængelig | 97,5% |
| SWE-Bench verificeret (kodning) | ~67-73% (varierer efter evaluering) | 73,1% | ~62-70% (udledt) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (Agentisk kodning) | 46,4% | Højere (optimeret) | 35,2% | 54,2% |
Sådan får du adgang til DeepSeek-V3.2
Den kan tilgås via gratis og betalte kanaler, herunder webgrænseflader, mobilapps, API'er og direkte downloads til lokal implementering.
- HIX AI: Her tilbyder vi øjeblikkelig og nem adgang til DeepSeek-V3.2 og de tidligere versioner som DeepSeek-V3 og DeepSeek-R1 .
- Web- og mobilapp: En anden måde for almindelige brugere at interagere med DeepSeek-V3.2 er via DeepSeeks officielle platforme, herunder den officielle hjemmeside https://www.deepseek.com/ og DeepSeek -mobilappen.
- API-adgang: DeepSeeks API er OpenAI-kompatibel, hvilket gør det nemt at integrere i apps eller scripts.
- Lokal implementering: Dette er en udviklerfokuseret tilgang. Du kan downloade modellen fra Hugging Face siden: https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 og køre den på din egen hardware.
Spørgsmål og svar
Hvad er de vigtigste DeepSeek V3.2-varianter?
De vigtigste produktionsvarianter er DeepSeek-V3.2 (afbalanceret "daglig chauffør"-model) og DeepSeek-V3.2-Speciale (en avanceret ræsonnementsmodel målrettet mod meget svære matematik-, kodnings- og konkurrencelignende problemer).
Hvordan klarer DeepSeek-V3.2 sig i forhold til GPT-5.1 eller Gemini 3 Pro, hvad angår ydeevne?
DeepSeek-V3.2 udmærker sig inden for matematik/kodning og effektivitet og kan konkurrere med disse banebrydende modeller til lavere omkostninger.
Understøtter DeepSeek-V3.2 multimodale input som billeder eller video?
I øjeblikket understøtter DeepSeek-V3.2 kun tekstinput. Den er optimeret til ræsonnement over lang tekst/kode/dokumenter.
Hvad er kontekstvinduet i DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 arver et langt kontekstvindue (omkring 128.000 tokens), der er muliggjort af sparse attention, hvilket gør det muligt at håndtere hundredvis af sider tekst i en enkelt prompt.
Hvordan klarer V3.2 sig i forhold til tidligere DeepSeek versioner?
V3.2 bygger på V3.1"Terminus"-generationen, men fokuserer på effektivitet og ræsonnementsadfærd snarere end rå benchmark-spring og sigter mod lignende eller bedre kvalitet til langt lavere omkostninger takket være sparsom opmærksomhed og opdateret træning/justeringer.
Hvad er DeepSeek Sparse Attention (DSA), og hvorfor er det vigtigt?
DeepSeek Sparse Attention er en finmasket mekanisme for sparse attention, der reducerer antallet af opmærksomhedsoperationer pr. token, hvilket gør langkontekstbehandling meget billigere, samtidig med at kvaliteten holdes tæt på tidligere modeller med tæt opmærksomhed.