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DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2-Speciale è un LLM incentrato sul reasoning con prestazioni matematiche da medaglia d'oro, DeepSeek Sparse Attention e una context window di 131K....

DeepSeekReasoningAIOpenSourceOlimpiadiMatematicaSparseAttention
deepseek logodeepseekDeepSeek-V32025-12-01
Contesto
131Ktoken
Output max
131Ktoken
Prezzo input
$0.28/ 1M
Prezzo output
$0.42/ 1M
Modalita:Text
Capacita:StrumentiStreamingRagionamento
Benchmark
GPQA
91.5%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 91.5% in questo benchmark.
HLE
30.6%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 30.6% in questo benchmark.
MMLU
88.5%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 88.5% in questo benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 78.4% in questo benchmark.
SimpleQA
45.8%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 45.8% in questo benchmark.
IFEval
91.2%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 91.2% in questo benchmark.
AIME 2025
96%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 96% in questo benchmark.
MATH
90.1%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 90.1% in questo benchmark.
GSM8k
98.9%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 98.9% in questo benchmark.
MGSM
92.5%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 92.5% in questo benchmark.
MathVista
68.5%
MathVista: Ragionamento visivo matematico. Testa la capacita di risolvere problemi matematici con elementi visivi. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 68.5% in questo benchmark.
SWE-Bench
73.1%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 73.1% in questo benchmark.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 94.1% in questo benchmark.
LiveCodeBench
71.4%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 71.4% in questo benchmark.
MMMU
70.2%
MMMU: Comprensione multimodale. Benchmark di comprensione multimodale su 30 materie universitarie. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 70.2% in questo benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Edizione Professionale. Versione migliorata di MMMU con domande piu impegnative. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 58% in questo benchmark.
ChartQA
85%
ChartQA: Domande e risposte su grafici. Testa la capacita di comprendere e analizzare informazioni da grafici e diagrammi. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 85% in questo benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Domande visive su documenti. Testa la capacita di estrarre informazioni da immagini di documenti. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 93% in questo benchmark.
Terminal-Bench
46.4%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 46.4% in questo benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. DeepSeek-V3.2-Speciale ha ottenuto 12% in questo benchmark.

Informazioni su DeepSeek-V3.2-Speciale

Scopri le capacita di DeepSeek-V3.2-Speciale, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Una Nuova Frontiera nel Reasoning

DeepSeek-V3.2-Speciale è un large language model (LLM) state-of-the-art incentrato sul reasoning, che funge da variante ad alto calcolo della famiglia V3.2. Progettato esplicitamente per competere con sistemi di frontiera come GPT-5 e Gemini 3 Pro, ottiene prestazioni eccezionali eliminando le penalità di lunghezza durante il reinforcement learning e scalando il calcolo post-training a oltre il 10% del budget di pre-training. Ciò consente al model di generare traiettorie di chain-of-thought estremamente lunghe — superando i 47.000 tokens per risposta — per risolvere problemi complessi multi-step.

Innovazione Architetturale

Tecnicamente, il model introduce la DeepSeek Sparse Attention (DSA), un meccanismo rivoluzionario che utilizza un indicizzatore fulmineo per identificare i tokens più rilevanti all'interno della sua context window di 131K. Focalizzandosi su un sottoinsieme specifico di tokens, il model riduce significativamente il sovraccarico computazionale per l'inference a contesto lungo, mantenendo l'accuratezza delle architetture dense. È in particolare il primo model open-source a ottenere risultati da medaglia d'oro nelle Olimpiadi Internazionali della Matematica (IMO) 2025 e nelle Olimpiadi Internazionali di Informatica (IOI).

Efficienza e Integrazione

Oltre alla logica pura, il model privilegia l'efficienza dei costi e l'utilità per gli sviluppatori. Con un prezzo pari a una frazione di quello dei suoi omologhi closed-source, supporta il Thinking in Tool-Use, una modalità in cui il reasoning è integrato direttamente nel ciclo di chiamata degli strumenti. Ciò consente di creare agenti autonomi più robusti in grado di pianificare, verificare e correggere le azioni in tempo reale all'interno di complessi ambienti simulati.

DeepSeek-V3.2-Speciale

Casi d'uso per DeepSeek-V3.2-Speciale

Scopri i diversi modi in cui puoi usare DeepSeek-V3.2-Speciale per ottenere ottimi risultati.

Prove matematiche a livello di Olimpiade

Risoluzione di problemi di livello competitivo delle IMO e CMO che richiedono dozzine di passaggi logici.

Ingegneria del software agentic

Risoluzione di problemi GitHub del mondo reale navigando autonomamente in codebase complesse e applicando patch.

Simulazione di sistemi complessi

Emulazione di sistemi fisici o matematici, come la propagazione delle radiofrequenze o la fisica delle onde, con alta precisione.

Workflow di deep reasoning

Esecuzione di ricerche complete e analisi chain-of-thought per la pianificazione strategica o la scoperta scientifica.

Pianificazione di agenti autonomi

Utilizzo del "Thinking in Tool-Use" per pianificare, eseguire e verificare azioni multi-step in oltre 1.800 ambienti simulati.

Programmazione competitiva zero-shot

Generazione di algoritmi efficienti per sfide di programmazione a livello CodeForces o IOI con autocorrezione automatizzata.

Punti di forza

Limitazioni

Reasoning da medaglia d'oro: Ottiene risultati di livello oro nelle Olimpiadi Internazionali della Matematica (IMO) 2025, superando quasi ogni model closed-source nella logica.
Inefficienza dei token: Per raggiungere la sua elevata accuratezza, il model genera spesso da 3 a 4 volte più tokens rispetto ai concorrenti, portando a tempi di attesa più lunghi.
Convenienza imbattibile: Con un prezzo di 0,28 $/0,42 $ per 1M di tokens, fornisce reasoning di frontiera a un costo che rende fattibili implementazioni di agenti su larga scala.
Intensità hardware: Come model da 671B parameters, l'esecuzione locale richiede configurazioni VRAM enormi che superano la maggior parte dei desktop consumer.
Context lungo efficiente: Il meccanismo DeepSeek Sparse Attention (DSA) consente di elaborare 131K tokens con costi di calcolo molto inferiori rispetto ai transformer densi standard.
Latenza di inference: Le catene di reasoning estese significano che il model può impiegare diversi minuti per produrre una risposta finale a problemi matematici altamente complessi.
Integrazione avanzata degli strumenti: Presenta la prima modalità nel suo genere "Thinking in Tool-Use", dove il reasoning è integrato direttamente nel ciclo di chiamata degli strumenti.
Beta ottimizzata solo per API: Sebbene i pesi siano disponibili, l'esperienza "Speciale" più ottimizzata è attualmente prioritaria tramite gli endpoint API di DeepSeek.

Avvio rapido API

deepseek/deepseek-v3.2-speciale

Visualizza documentazione
deepseek SDK
import OpenAI from "openai";

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

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: "user", content: "Solve the 2025 IMO Problem 1 with step-by-step reasoning." }],
    model: "deepseek-v3.2-speciale",
    max_tokens: 16384, 
  });

  console.log("Reasoning Chain:", completion.choices[0].message.reasoning_content);
  console.log("Final Answer:", completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su DeepSeek-V3.2-Speciale

Guarda cosa pensa la community di DeepSeek-V3.2-Speciale

"DeepSeek V3.2 Speciale domina il mio benchmark di matematica pur essendo circa 15 volte più economico di GPT-5.1 High"
gum1h0x
x
"Sono i primi a rilasciare un model da Oro IMO 2025 e ICPC World Finals a cui tutti possono effettivamente accedere"
Chubby
reddit
"Ragiona per un tempo pazzesco... ma lo script che ha generato era matematicamente ineccepibile"
Bijan Bowen
youtube
"Speciale è per problemi difficili: rivaleggia con Gemini-3.0-Pro con risultati da medaglia d'oro alle IMO 2025"
nick-baumann
reddit
"Il rapporto di validità è altissimo, il che significa che quando produce una transizione di parola errata non cade in un loop infinito"
Lisan al Gaib
x
"Si tratta fondamentalmente di prestazioni o1-pro a prezzi da GPT-4o-mini. Incredibile lavoro di DeepSeek"
tech-enthusiast
hackernews

Video su DeepSeek-V3.2-Speciale

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su DeepSeek-V3.2-Speciale

Dicono fondamentalmente che ha capacità di reasoning massimizzate ed è progettato per rivaleggiare con Gemini 3 Pro.

Il motivo per cui mi ha colpito è stato quando Gemini 2.5 deepthink ha ottenuto solo risultati a livello bronzo, mentre questo model DeepSeek ottiene l'oro.

Avere un model di questo livello di potenza che è, tra virgolette, open-source è davvero fantastico.

Penserà per un tempo molto lungo... non è pensato per semplici domande tipo 'quanto fa 2+2'.

L'accuratezza sui problemi delle olimpiadi di matematica del 2025 è semplicemente inaudita per un model a questo prezzo.

La specialità V3.2 ha capacità di reasoning massimizzate ed è più un rivale di Gemini 3 Pro.

DeepSeek è il primo a integrare il pensiero direttamente nel tool use.

Un model open-source paragonabile a questi model closed-source e costosi.

I numeri dei benchmark che stanno raggiungendo stanno essenzialmente sbaragliando la maggior parte dei pesi aperti.

Hanno davvero puntato tutto sul reinforcement learning per questa variante.

Speciale è progettato specificamente per il reasoning... lascia che il model pensi per tutto il tempo necessario.

Ora utilizza la loro DSA o architettura sparse Deepseek per risolvere il collo di bottiglia dell'attention.

Questa non è solo un'ottimizzazione teorica. Significa che questo model è incredibilmente economico da gestire, anche con contesti lunghi.

Quando guardi HumanEval, il 94,1% è semplicemente sbalorditivo per un model che puoi scaricare.

Sembra più 'intelligente' nel modo in cui gestisce il refactoring del codice rispetto alla V3 standard.

Piu di semplici prompt

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Consigli Pro per DeepSeek-V3.2-Speciale

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da DeepSeek-V3.2-Speciale e raggiungere risultati migliori.

Disabilita i vincoli di lunghezza

Assicurati che la tua chiamata API non abbia limiti max_tokens restrittivi; il model ha bisogno di spazio per "pensare".

Monitora il consumo di token

Questo model privilegia l'accuratezza rispetto alla brevità e può utilizzare 3-4 volte più tokens rispetto ai model standard per lo stesso task.

Sfrutta il reasoning nel Tool-Use

Utilizza il model per task agentic complessi in cui può applicare il reasoning durante l'esecuzione degli strumenti invece che solo prima.

Quantizzazione locale

Se eseguito localmente, usa una quantizzazione Q5_K_M o superiore per preservare gli intricati pesi di reasoning dell'architettura 671B.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

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Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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