DeepSeek-V3.2: 추론 중심 대규모 언어 모델
DeepSeek-V3.2 DeepSeek 에서 2025년 12월 1일 에 출시되었습니다. 이는 2025년 9월 29일에 출시된 이전 버전인 V3.2-Exp 의 진화된 버전이며, 연구용과 상용용으로 각각 메인 버전과 "스페셜" 버전이 있습니다.
DeepSeek-V3.2 는 희소한 전문가 혼합아키텍처와 맞춤형 " DeepSeek 희소 어텐션" 메커니즘을 사용하여 연산량을 줄이면서도 높은 품질을 유지하는 트랜스포머 기반 LLM입니다. 코딩, 수학, 연구 지원, 다단계 추론과 같은 작업을 대상으로 하며, 단순한 채팅뿐 아니라 자율 에이전트 및 도구 호출 워크플로를 지원하도록 설계되었습니다.
DeepSeek-V3.2 효율성 및 성능
DeepSeek-V3.2 총 6,710억 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts(MoE) 프레임워크를 기반으로 구축되었지만, 효율성을 위해 token 당 약 370억 개의 파라미터만 활성화합니다. 이 모델은 밀집 어텐션 모델보다 더 적은 비용으로 긴 컨텍스트(최대 128,000개 이상의 토큰)를 처리할 수 있으며, 벤치마크 성능은 V3.2 과 비슷하거나 더 우수합니다.
벤치마크 및 보고서에 따르면, 특히 고성능 버전의 경우 추론 작업이 많은 작업에서 GPT-5.1이나 Gemini 3 Pro 와 같은 최상위급 프론티어 모델과 경쟁력 있는 성능을 보인다고 합니다.
DeepSeek-V3.2 의 변형 버전
- DeepSeek-V3.2: 일반적인 추론 및 일상적인 배포에 최적화된 주류 버전입니다.
- DeepSeek-V3.2-스페셜: 고급 작업을 위한 고성능 버전으로, 특정 분야에서 탁월한 성능을 발휘하지만 token 사용량이 더 높습니다. 평가를 위해 2025년 12월 중순까지는 API로만 제공됩니다.
DeepSeek-V3.2 와 다른 고급 모델 비교
DeepSeek-V3.2 주요 벤치마크, 특히 수학, 코딩 및 장기 컨텍스트 작업에서 GPT-5.1 및 Gemini 3 Pro 와 같은 최첨단 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 보여줍니다. 다음은 이러한 모델 간의 비교 요약입니다.
| 항목 | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-스페셜 | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| 개발자 | DeepSeek AI(중국) | DeepSeek AI(중국) | OpenAI (미국) | Google 딥마인드(미국) |
| 출시일 | 2025년 12월 1일 | 2025년 12월 1일 (초기에는 API 전용) | 2025년 11월 12일 | 2025년 11월 17일 |
| 매개변수 | 총 6710억 명 (MoE, 약 370억 명 활성) | 총 6710억 명 (MoE, 약 370억 명 활성) | 비공개 (추정치 >1조) | 비공개 (추정치 >1조) |
| 컨텍스트 길이 | 128,000~131,000 토큰 | 128,000~131,000개 토큰 (긴 추론에 최적화됨) | 12만 8천 개 이상의 토큰 (100만 개 이상일 가능성 높음) | 100만 개 이상의 토큰 (일부 모드에서는 최대 200만 개) |
| 주요 특징 | 추론 우선, 효율성을 위한 딥시크 스파스 어텐션 (DSA), 사고와 통합된 도구 사용, 에이전트 기반 워크플로 | 높은 연산 능력을 요구하는 추론형 문제로, 복잡한 문제에 대한 길이 제한이 완화되어 수학/코딩 올림피아드에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. | 더욱 뛰어난 추론 능력, 더 나은 어조/개성, 탁월한 일반 업무 수행 능력, 멀티모달 | 다양한 정보 처리 능력, 최첨단 추론/도구 활용 능력, 장기적인 맥락 이해 능력, 창의적/전략적 기획 능력 |
| 입장 | 오픈소스(MIT), Hugging Face, API, 무료 앱/웹 | 초기에는 API 전용으로 운영됩니다 (2025년 12월 중순 오픈 예정). | API/구독(유료 등급) | API/구독(유료 등급) |
| AIME 2025 (수학) | 93.1% | 96.0% | 94.6% | 95.0% (코드 실행 시 100%) |
| HMMT 2025 (수학) | 92.5% | 99.2% | 해당 없음 | 97.5% |
| SWE-Bench 검증 완료 (코딩) | 약 67~73% (평가에 따라 다름) | 73.1% | 약 62~70% (추정치) | 76.2% |
| 터미널벤치 2.0 (에이전트 코딩) | 46.4% | 더 높은 (최적화된) | 35.2% | 54.2% |
DeepSeek-V3.2 에 액세스하는 방법
웹 인터페이스, 모바일 앱, API 및 로컬 배포를 위한 직접 다운로드를 포함한 무료 및 유료 채널을 통해 이용할 수 있습니다.
- HIX AI: 저희는 DeepSeek-V3.2 는 물론 DeepSeek-V3.2 및 DeepSeek-R1 과 같은 이전 버전에도 즉시 간편하게 접근할 수 있도록 제공합니다.
- 웹 및 모바일 앱: 일반 사용자가 DeepSeek-V3.2 를 이용하는 또 다른 방법은 DeepSeek 공식 웹사이트 (https://www.deepseek.com/) 와 DeepSeek 공식 플랫폼을 이용하는 것입니다.
- API 접근: DeepSeek의 API는 OpenAI 와 호환되므로 앱이나 스크립트에 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 로컬 배포: 이는 개발자 중심의 접근 방식입니다. Hugging Face 페이지( https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 )에서 모델을 다운로드하여 자신의 하드웨어에서 실행할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek V3.2의 주요 변형은 무엇입니까?
주요 생산 버전은 DeepSeek-V3.2 (균형 잡힌 "일상 운전자" 모델)와 DeepSeek-V3.2-Speciale(매우 어려운 수학, 코딩 및 경쟁 스타일 문제를 대상으로 하는 고급 추론 모델)입니다.
DeepSeek-V3.2 GPT-5.1 이나 Gemini 3 Pro 와 비교했을 때 성능이 어떻습니까?
DeepSeek-V3.2 수학/코딩 및 효율성 측면에서 뛰어나며, 저렴한 비용으로 이러한 최첨단 모델과 경쟁합니다.
DeepSeek-V3.2 이미지나 비디오와 같은 다중 모드 입력을 지원합니까?
현재 DeepSeek-V3.2 텍스트 입력만 지원합니다. 긴 텍스트/코드/문서에 대한 추론에 최적화되어 있습니다.
DeepSeek V3.2 의 컨텍스트 창은 무엇입니까?
DeepSeek V3.2 는 희소한 주의력으로 가능해진 긴 컨텍스트 창(약 128,000 토큰)을 상속받아 단일 프롬프트에서 수백 페이지의 텍스트를 처리할 수 있습니다.
V3.2 는 이전 DeepSeek 버전과 어떻게 비교됩니까?
V3.2 V3.1"Terminus" 세대를 기반으로 구축되었지만, 단순한 벤치마크 점프보다는 효율성과 추론 행동에 초점을 맞추고 있으며, 희소한 주의와 업데이트된 교육/정렬 덕분에 훨씬 낮은 비용으로 비슷하거나 더 나은 품질을 목표로 합니다.
DeepSeek Sparse Attention(DSA)이란 무엇이고 왜 중요한가요?
DeepSeek Sparse Attention은 토큰당 어텐션 작업 수를 줄이는 세분화된 스파스 어텐션 메커니즘으로, 긴 컨텍스트 처리 비용을 훨씬 낮추는 동시에 초기 고밀도 어텐션 모델과 비슷한 품질을 유지합니다.