Discutez avec DeepSeek-V3.2 maintenant
DeepSeek-V3.2: Modèle de langage étendu axé sur le raisonnement
DeepSeek-V3.2 a été publié par DeepSeek le 1er décembre 2025. Il s'agit d'une évolution du modèle précédent V3.2-Exp , publié le 29 septembre 2025, et il existe en versions principale et « Spéciale » pour la recherche et la production.
DeepSeek-V3.2 est un LLM basé sur les transformateurs qui utilise une architecture Mixture-of-Experts clairsemée ainsi qu'un mécanisme personnalisé « DeepSeek Sparse Attention » pour réduire la charge de calcul tout en maintenant une qualité élevée. Il cible des tâches telles que le codage, les mathématiques, l'assistance à la recherche et le raisonnement multi-étapes, et est conçu pour alimenter des agents autonomes et des flux de travail d'appel d'outils plutôt que de simples conversations.
Efficacité et performances de DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 repose sur une architecture de type Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 671 milliards de paramètres, mais n'en active qu'environ 37 milliards par token pour une efficacité optimale. Ce modèle est capable de gérer des contextes longs (jusqu'à plus de 128 000 jetons) à moindre coût que les modèles à attention dense, tout en conservant des performances de référence similaires, voire supérieures, à celles de la V3.2.
Les tests de performance et les rapports le décrivent comme compétitif avec les modèles de pointe (comme GPT-5.1 ou Gemini 3 Pro) sur les tâches nécessitant beaucoup de raisonnement, en particulier dans ses variantes à plus grande puissance de calcul.
Variantes de DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: Version grand public optimisée pour le raisonnement à usage général et le déploiement quotidien.
- DeepSeek-V3.2-Speciale : variante à haute puissance de calcul pour les tâches avancées, excellant dans des domaines spécialisés mais avec une utilisation de token plus élevée ; temporairement disponible uniquement via API jusqu'à mi-décembre 2025 pour évaluation.
Comparaison entre DeepSeek-V3.2 et d'autres modèles avancés
DeepSeek-V3.2 égale, voire surpasse, les modèles de pointe tels que GPT-5.1 et Gemini 3 Pro sur des tests de performance clés, notamment en mathématiques, en programmation et pour les tâches nécessitant un contexte long. Voici un résumé de la comparaison entre ces modèles :
| Aspect | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2- Spécial | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Promoteur | DeepSeek AI (Chine) | DeepSeek AI (Chine) | OpenAI (États-Unis) | Google DeepMind (États-Unis) |
| Date de sortie | 1er décembre 2025 | 1er décembre 2025 (API uniquement dans un premier temps) | 12 novembre 2025 | 17 novembre 2025 |
| Paramètres | 671 milliards au total (MoE, ~37 milliards actifs) | 671 milliards au total (MoE, ~37 milliards actifs) | Non divulgué (estimé >1T) | Non divulgué (estimé >1T) |
| Longueur du contexte | 128K-131K jetons | 128K-131K jetons (optimisé pour un raisonnement plus long) | >128K jetons (probablement plus d'1M) | Plus d'un million de jetons (jusqu'à deux millions dans certains modes) |
| Caractéristiques principales | Raisonnement d'abord, attention clairsemée DeepSeek (DSA) pour une efficacité accrue, utilisation intégrée des outils avec la réflexion, flux de travail agents | Variante de raisonnement à haut débit, contraintes de longueur assouplies pour les tâches complexes, excelle aux olympiades de mathématiques et de programmation. | Raisonnement plus intelligent, ton/personnalité plus appropriés, excellentes performances généralistes, multimodalité | Multimodalité native, utilisation d'outils et de raisonnement de pointe, maîtrise du contexte long, planification créative et stratégique |
| Accéder | Logiciel libre (MIT), Hugging Face, API, application/web gratuite | Accès via API uniquement dans un premier temps (ouverture mi-décembre 2025) | API/abonnement (niveaux payants) | API/abonnement (niveaux payants) |
| AIME 2025 (Mathématiques) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0 % (100 % avec exécution du code) |
| HMMT 2025 (Mathématiques) | 92,5% | 99,2% | N / A | 97,5% |
| Vérifié par SWE-Bench (Codage) | ~67-73% (variable selon l'évaluation) | 73,1% | ~62-70% (estimation) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (Codage génétique) | 46,4% | Supérieur (optimisé) | 35,2% | 54,2% |
Comment accéder à DeepSeek-V3.2
Il est accessible via des canaux gratuits et payants, notamment des interfaces web, des applications mobiles, des API et des téléchargements directs pour un déploiement local.
- HIX AI: Nous vous proposons ici un accès instantané et facile à DeepSeek-V3.2, ainsi qu'aux versions précédentes telles que DeepSeek-V3.2 et DeepSeek-R1 .
- Application Web et mobile : Une autre façon pour les utilisateurs occasionnels d’interagir avec DeepSeek-V3.2 est via les plateformes officielles de DeepSeek, notamment le site Web officiel https://www.deepseek.com/ et l’application mobile DeepSeek .
- Accès à l'API : L'API de DeepSeek est compatible OpenAI, ce qui facilite son intégration dans les applications ou les scripts.
- Déploiement local : Cette approche est destinée aux développeurs. Vous pouvez télécharger le modèle depuis la page Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 et l’exécuter sur votre propre matériel.
Questions et réponses
Quelles sont les principales variantes de DeepSeek V3.2?
Les principales variantes de production sont DeepSeek-V3.2 (modèle équilibré, « pour une utilisation quotidienne ») et DeepSeek-V3.2-Speciale (un modèle de raisonnement haut de gamme destiné aux problèmes mathématiques, de codage et de compétition très difficiles).
Comment les performances de DeepSeek-V3.2 se comparent-elles à celles de GPT-5.1 ou de Gemini 3 Pro?
DeepSeek-V3.2 excelle en mathématiques/programmation et en efficacité, rivalisant avec ces modèles de pointe à moindre coût.
DeepSeek-V3.2 prend-il en charge les entrées multimodales telles que les images ou la vidéo?
Actuellement, DeepSeek-V3.2 ne prend en charge que les entrées textuelles. Il est optimisé pour le raisonnement sur de longs textes, du code ou des documents.
Qu'est-ce que la fenêtre de contexte de DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 hérite d'une longue fenêtre de contexte (environ 128 000 jetons) activée par une attention clairsemée, lui permettant de gérer des centaines de pages de texte dans une seule invite.
En quoi la V3 se compare-t-elle aux versions précédentes de DeepSeek?
La V3.2 s'appuie sur la génération V3.1« Terminus », mais se concentre sur l'efficacité et le comportement de raisonnement plutôt que sur les sauts bruts de référence, visant une qualité similaire ou meilleure à un coût beaucoup plus faible grâce à une attention parcimonieuse et à des formations/alignements mis à jour.
Qu’est-ce que DeepSeek Sparse Attention (DSA) et pourquoi est-ce important?
DeepSeek Sparse Attention est un mécanisme d'attention clairsemé à grain fin qui réduit le nombre d'opérations d'attention par jeton, rendant le traitement à long contexte beaucoup moins coûteux tout en conservant une qualité proche des modèles d'attention dense antérieurs.