Wie ist die Preisgestaltung für DeepSeek-V3.2-Speciale?

Es kostet 0,28 $ pro 1 Million input tokens und 0,42 $ pro 1 Million output tokens. Dies spiegelt das Ziel von DeepSeek wider, kostengünstigen Zugang zu Intelligenz auf dem Niveau von frontier model Systemen zu bieten.

Unterstützt dieses Modell Vision oder Bildeingaben?

Nein, die Speciale-Variante ist ein reines Textmodell, das auf Logik und mathematisches reasoning spezialisiert ist. Es kann keine Bilder oder Videos verarbeiten.

Wie groß ist die context window?

Das Modell unterstützt eine context window von 131.072 tokens. Dies ermöglicht die Verarbeitung von etwa 192 A4-Seiten Text in einem einzigen prompt.

Kann ich tool-calling mit dem Speciale-Modell nutzen?

Nein, tool-calling ist in der Speciale-Variante deaktiviert, um die reine reasoning-Kapazität zu maximieren. Benutzer, die tools benötigen, sollten das Standard-Modell V3.2 verwenden.

Wie schneidet es im Vergleich zu GPT-5 ab?

Es erreicht oder übertrifft GPT-5 bei spezifischen reasoning- und Mathe-benchmark Werten, wie etwa bei AIME 2025. Sein Hauptvorteil besteht darin, eine vergleichbare Logik zu geringeren Kosten zu bieten.

Verfügt das Modell über offene Gewichte?

Ja, DeepSeek-V3.2-Speciale ist ein open-source Modell mit offenen Gewichten, das unter der MIT-Lizenz veröffentlicht wurde. Dies ermöglicht den öffentlichen Download und die Bereitstellung.

Wie hoch ist das maximale Ausgabegrenzwert?

Das Modell kann über 47.000 tokens in einer einzigen Antwort generieren. Dies wird speziell für ausgedehnte Denkprozesse und tiefgreifende reasoning-Sitzungen genutzt.

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2-Speciale ist ein LLM mit Fokus auf reasoning, Goldmedaillen-Leistung in Mathe, DeepSeek Sparse Attention und einer 131K context window. Es...

DeepSeekReasoningAIOpenSourceMatheOlympiadeSparseAttention

deepseekDeepSeek-V31. Dezember 2025

Kontext

131KToken

Max. Ausgabe

131KToken

Eingabepreis

$0.28/ 1M

Ausgabepreis

$0.42/ 1M

Modalität:Text

Fähigkeiten:ToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

91.5%

HLE

30.6%

MMLU

88.5%

MMLU Pro

78.4%

SimpleQA

45.8%

IFEval

91.2%

AIME 2025

96%

MATH

90.1%

GSM8k

98.9%

MGSM

92.5%

MathVista

68.5%

SWE-Bench

73.1%

HumanEval

94.1%

LiveCodeBench

71.4%

MMMU

70.2%

MMMU Pro

58%

ChartQA

85%

DocVQA

93%

Terminal-Bench

46.4%

ARC-AGI

12%

API-Dokumentation anzeigen

Über DeepSeek-V3.2-Speciale

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von DeepSeek-V3.2-Speciale.

Fokus auf High-Compute Reasoning

DeepSeek-V3.2-Speciale ist ein Mixture-of-Experts Sprachmodell mit 685 Milliarden parameters. Es aktiviert 37 Milliarden parameters pro token, um Leistung und Effizienz in Einklang zu bringen. Diese Variante wurde entwickelt, um mehrstufige Probleme zu lösen, die erhebliches internes reasoning erfordern. Durch die Skalierung der Rechenleistung nach dem Training auf über 10 % des Pre-Training-Budgets produziert das Modell lange chain-of-thought Trajektorien, die 47.000 tokens pro Antwort überschreiten können. Dies macht es geeignet für die Navigation komplexer logischer Beweise und technischer Forschung.

Sparse Attention Architektur

Das Modell nutzt DeepSeek Sparse Attention (DSA), um seine 131.072-token context window zu verwalten. Dieser Mechanismus verwendet einen Blitz-Indexer, um die relevantesten tokens zu isolieren und so die Rechenlast zu reduzieren, die typischerweise in dense Systemen mit langem Kontext auftritt. Es bewahrt die Logik, während es mit geringerem Overhead arbeitet. Die Architektur zielt speziell auf High-Compute-Umgebungen ab, in denen die reasoning-Tiefe gegenüber breiter multimodaler Flexibilität priorisiert wird.

Technische und akademische Leistung

Speciale ist das erste Modell mit offenen Gewichten, das beim International Mathematical Olympiad (IMO) 2025 Ergebnisse auf Goldmedaillen-Niveau erzielt hat. Es zeichnet sich in technischen benchmarks wie AIME 2025 und HumanEval aus und entspricht bei reinen Logikaufgaben oft proprietären Systemen. Entwickler können es zur Generierung komplexer Codebasen oder zur Synthese dichter technischer Dokumentationen nutzen. Das Modell wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, was eine breite Nutzung in der open-source Community erleichtert.

Anwendungsfälle für DeepSeek-V3.2-Speciale

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, DeepSeek-V3.2-Speciale für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Generierung mathematischer Beweise

Lösung mathematischer Beweise auf Olympiade-Niveau und symbolischer Logikprobleme, die eine hohe kognitive Tiefe erfordern.

Architektonisches Software-Design

Generierung komplexer Softwarearchitekturen über mehrere Dateien hinweg durch logisches Durchdenken struktureller Abhängigkeiten ohne tool-use.

Synthese technischer Dokumente

Analysieren und Verknüpfen von Erkenntnissen aus umfangreichen technischen Fachartikeln innerhalb der 131K context window.

Produktion synthetischer Daten

Erstellung hochwertiger, reasoning-reicher Trainingsdatensätze, um Logik in kleinere, spezialisierte KI-Modelle zu destillieren.

Wissenschaftliche Tiefenrecherche

Überprüfung und Synthese dichter akademischer Literatur, um nuancierte logische Fortschritte in MINT-Bereichen zu extrahieren.

Planung autonomer Agenten

Navigation komplexer, mehrstufiger Planungs- und Strategieentwicklungen für KI-agentic Systeme in simulierten Umgebungen.

Stärken

Einschränkungen

Herausragende Mathematikleistung: Erreicht 96 % bei AIME 2025 und Goldmedaillen-Ergebnisse beim internationalen IMO-Wettbewerb.

Keine native Multimodalität: Besitzt nicht die Fähigkeit, Bilder oder Audio zu verarbeiten, was die Nutzung auf textbasierte Daten einschränkt.

Massives Denk-Budget: Generiert Denk-Trajektorien von über 47.000 tokens für tiefgreifende logische Explorationen.

Deaktiviertes Tool-Calling: Unterstützt kein function calling, was den Nutzen für autonome API-Interaktionen einschränkt.

DSA-Effizienz: Der DeepSeek Sparse Attention-Mechanismus verarbeitet 131K Kontext mit geringeren Rechenkosten als dense Modelle.

Inference-Latenz: Denkmodi können bei komplexen logischen Beweisen zu Wartezeiten von mehreren Minuten führen.

Kostenvorteil: Bietet reasoning auf frontier-Niveau für 0,28 $ pro Million tokens, was deutlich günstiger ist als bei proprietären Wettbewerbern.

Hosting-Anforderungen: Erfordert GPU-Cluster auf Enterprise-Niveau aufgrund seiner MoE-Architektur mit 685 Milliarden parameters.

API-Schnellstart

deepseek/deepseek-v3.2-speciale

Dokumentation anzeigen

deepseek SDK

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.deepseek.com",
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: "user", content: "Löse nach x in der komplexen Ebene auf: e^z = -1." }],
    model: "deepseek-v3.2-speciale",
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über DeepSeek-V3.2-Speciale sagen

Sehen Sie, was die Community über DeepSeek-V3.2-Speciale denkt

“DeepSeek-V3.2-Speciale ist ein Biest. Maximiertes reasoning, das mit Gemini 3 Pro konkurriert.”

— OpenRouter

twitter

“Die HumanEval-Ergebnisse sind echt. Es schreibt saubereren Code als viele proprietäre Modelle, die ich diesen Monat getestet habe.”

— dev_guru_99

“Die Preisgestaltung ist einfach wahnsinnig. Reasoning auf frontier-Niveau zu einem Bruchteil der Kosten von OpenAI oder Anthropic.”

— AI_Builder_X

twitter

“Es ist erfrischend zu sehen, wie ein Modell mit offenen Gewichten die Top-3-Labore tatsächlich herausfordert. Die Architektur-Entscheidungen hier sind brillant.”

— binary_explorer

hackernews

Videos über DeepSeek-V3.2-Speciale

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über DeepSeek-V3.2-Speciale

“Es denkt für eine wahnsinnige Zeit... es ist ein deep reasoner.”

“Das DeepSeek-Modell gewinnt Gold [bei der IMO], während Deepthink nur Bronze holte.”

“Zu beobachten, was es tut, könnte pädagogisch extrem wertvoll sein.”

“Die Logik hier ist im Vergleich zu Standardmodellen auf einem anderen Niveau.”

“Man kann tatsächlich sehen, wie das Modell Fehlversuche durchläuft.”

“Alles, was 'speciale' wirklich bedeutet, ist Deep Think. Es hat einen Deep-Think-Modus.”

“Es denkt für 63 Sekunden... das ist ziemlich erstaunlich.”

“Es ist dort sehr schlau... und entwickelt wirklich fortgeschrittenen Code.”

“Dies lokal zu skalieren wird für Benutzer die größte Hürde sein.”

“Die reasoning-tokens werden auf den meisten Plattformen anders abgerechnet.”

“Speciale ist das Biest. Maximiertes reasoning, tiefe chain-of-thought.”

“Speciale wurde für tiefgreifendes reasoning, mehrstufige Beweise und komplexe Forschung entwickelt.”

“Die Transparenz von DeepSeek ist ein riesiger Vorteil... die Arbeit zu sehen.”

“Es schafft es, bei weitaus längeren Antworten kohärent zu bleiben als Gemini.”

“Die Sparse Attention Technologie ist der Grund, warum sie die Preise so niedrig halten können.”

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Pro-Tipps für DeepSeek-V3.2-Speciale

Expertentipps, um das Beste aus DeepSeek-V3.2-Speciale herauszuholen.

Sampling-Parameter optimieren

Setzen Sie temperature auf 1.0 und top_p auf 0.95 bei Aufgaben mit hohem Logikbedarf, um sicherzustellen, dass die tiefgreifenden reasoning-Pfade vielfältig bleiben.

Technische Details angeben

Strukturieren Sie Anweisungen in markdown, um dem Modell zu helfen, seine interne chain-of-thought Verarbeitung besser zu organisieren.

Denkzeit einplanen

Erwarten Sie eine höhere latency bei komplexen Beweisen, da das Modell massive interne Denkketten generiert.

Dedizierte Endpunkte verwenden

Geben Sie den 'speciale' API Pfad in Ihrer Konfiguration an, um gezielt auf die reasoning-Variante mit hoher Rechenleistung zuzugreifen.

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