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DeepSeek-V3.2: modello linguistico di grandi dimensioni incentrato sul ragionamento
DeepSeek-V3.2 è stato rilasciato da DeepSeek il 1° dicembre 2025. È un'evoluzione del precedente modello V3.2-Exp , rilasciato il 29 settembre 2025, ed è disponibile sia nella variante principale che in quella "Speciale" per uso di ricerca e produzione.
DeepSeek-V3.2 è un LLM basato su trasformatori che utilizza un'architettura sparsa Mixture-of-Experts e un meccanismo personalizzato " DeepSeek Sparse Attention " per ridurre il carico di lavoro mantenendo elevata la qualità. È pensato per attività come la codifica, la matematica, l'assistenza alla ricerca e il ragionamento multi-step, ed è progettato per supportare agenti autonomi e flussi di lavoro di chiamata di strumenti, anziché una semplice chat.
Efficienza e prestazioni DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 è stato sviluppato su un framework Mixture-of-Experts (MoE) con 671 miliardi di parametri totali, ma ne attiva solo circa 37 miliardi per token per garantire l'efficienza. Questo modello è in grado di gestire contesti lunghi (fino a 128.000+ token) a costi inferiori rispetto ai modelli a attenzione densa, mantenendo prestazioni di benchmark simili o migliori rispetto alla V3.
I benchmark e i report lo descrivono come competitivo con i modelli di frontiera di alto livello (come GPT-5.1 o Gemini 3 Pro) nelle attività che richiedono un ragionamento intenso, soprattutto nelle sue varianti di calcolo più complesse.
Varianti di DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: versione mainstream ottimizzata per il ragionamento generico e l'implementazione quotidiana.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: variante ad alta capacità di calcolo per attività avanzate, che eccelle in domini specializzati ma con un maggiore utilizzo token ; temporaneamente disponibile solo tramite API fino a metà dicembre 2025 per la valutazione.
Confronto tra DeepSeek-V3.2 e altri modelli avanzati
DeepSeek-V3.2 eguaglia o supera modelli di frontiera come GPT-5.1 e Gemini 3 Pro nei benchmark chiave, in particolare in matematica, programmazione e attività di contesto prolungato. Ecco un riepilogo del confronto tra questi modelli:
| Aspetto | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Sviluppatore | DeepSeek AI (Cina) | DeepSeek AI (Cina) | OpenAI (Stati Uniti) | Google DeepMind (Stati Uniti) |
| Data di rilascio | 1 dicembre 2025 | 1 dicembre 2025 (inizialmente solo API) | 12 novembre 2025 | 17 novembre 2025 |
| Parametri | 671B totali (MoE, ~37B attivi) | 671B totali (MoE, ~37B attivi) | Non divulgato (stimato >1T) | Non divulgato (stimato >1T) |
| Lunghezza del contesto | 128K-131K token | Token da 128K a 131K (ottimizzati per ragionamenti più lunghi) | >128K token (probabilmente 1M+) | 1M+ token (fino a 2M in alcune modalità) |
| Caratteristiche principali | Ragionamento in primo luogo, DeepSeek Sparse Attention (DSA) per efficienza, utilizzo di strumenti integrati con flussi di lavoro di pensiero e agenti | Variante di ragionamento ad alto calcolo, vincoli di lunghezza rilassati per attività complesse, eccelle nelle olimpiadi di matematica/codifica | Ragionamento più intelligente, tono/personalità migliori, ottime prestazioni generaliste, multimodale | Multimodalità nativa, ragionamento/uso di strumenti all'avanguardia, padronanza di contesti a lungo termine, pianificazione creativa/strategica |
| Accesso | Open-source (MIT), Hugging Face, API, app/web gratuita | Inizialmente solo API (aperto a metà dicembre 2025) | API/abbonamento (livelli a pagamento) | API/abbonamento (livelli a pagamento) |
| AIME 2025 (Matematica) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0% (100% con esecuzione del codice) |
| HMMT 2025 (Matematica) | 92,5% | 99,2% | N / A | 97,5% |
| SWE-Bench verificato (codifica) | ~67-73% (varia in base alla valutazione) | 73,1% | ~62-70% (dedotto) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (codifica agentica) | 46,4% | Più alto (ottimizzato) | 35,2% | 54,2% |
Come accedere a DeepSeek-V3.2
È possibile accedervi tramite canali gratuiti e a pagamento, tra cui interfacce web, app mobili, API e download diretti per l'implementazione locale.
- HIX AI: qui offriamo un accesso immediato e semplice a DeepSeek-V3.2 e alle versioni precedenti come DeepSeek-V3 e DeepSeek-R1 .
- Web e app mobile: un altro modo in cui gli utenti occasionali possono interagire con DeepSeek-V3.2 è tramite le piattaforme ufficiali di DeepSeek, tra cui il sito Web ufficiale https://www.deepseek.com/ e l'app mobile DeepSeek .
- Accesso API: l'API di DeepSeek è compatibile con OpenAI , il che ne semplifica l'integrazione in app o script.
- Distribuzione locale: questo è un approccio incentrato sullo sviluppatore. È possibile scaricare il modello https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 dalla pagina Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/ ed eseguirlo sul proprio hardware.
Domande e risposte
Quali sono le principali varianti DeepSeek V3.2?
Le principali varianti di produzione sono DeepSeek-V3.2 (modello bilanciato, "daily driver") e DeepSeek-V3.2-Speciale (un modello di ragionamento di fascia alta, mirato a problemi matematici, di codifica e di tipo competitivo molto complessi).
In che modo DeepSeek-V3.2 si confronta con GPT-5.1 o Gemini 3 Pro in termini di prestazioni?
DeepSeek-V3.2 eccelle in matematica/codifica ed efficienza, rivaleggiando con questi modelli di frontiera a costi inferiori.
DeepSeek-V3.2 supporta input multimodali come immagini o video?
Attualmente, DeepSeek-V3.2 supporta solo input di testo. È ottimizzato per il ragionamento su testi/codici/documenti lunghi.
Qual è la finestra di contesto di DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 eredita una lunga finestra di contesto (circa 128K token) abilitata da scarsa attenzione, consentendogli di gestire centinaia di pagine di testo in un singolo prompt.
In che modo la V3.2 si confronta con le precedenti versioni DeepSeek ?
La V3.2 si basa sulla generazione V3.1 "Terminus", ma si concentra sull'efficienza e sul comportamento di ragionamento piuttosto che sui salti di benchmark grezzi, puntando a una qualità simile o migliore a costi molto più bassi grazie a una scarsa attenzione e a corsi di formazione/allineamenti aggiornati.
Che cos'è DeepSeek Sparse Attention (DSA) e perché è importante?
DeepSeek Sparse Attention è un meccanismo di attenzione sparsa a grana fine che riduce il numero di operazioni di attenzione per token, rendendo l'elaborazione di contesti lunghi molto più economica, mantenendo al contempo una qualità simile a quella dei precedenti modelli di attenzione densa.