DeepSeek-V3.2-Specialeの料金体系はどうなっていますか？

入力100万tokenあたり0.28ドル、出力100万tokenあたり0.42ドルです。これは、frontier modelレベルの知能を低コストで提供するというDeepSeekの目標を反映した価格設定です。

このモデルはビジョン機能や画像入力に対応していますか？

いいえ、Specialeバリアントは論理と数学的reasoningに特化したテキスト専用モデルです。画像や動画の処理には対応していません。

context windowのサイズはどのくらいですか？

このモデルは131,072 tokenのcontext windowをサポートしています。これにより、1つのpromptで約192ページ分のA4テキストを処理することが可能です。

Specialeモデルでtool-callingを使用できますか？

いいえ、純粋なreasoning能力を最大化するため、Specialeバリアントではtool-callingは無効化されています。ツールを利用する必要がある場合は、標準のV3.2モデルを使用してください。

GPT-5と比較してどうですか？

AIME 2025などの特定のreasoningおよび数学のbenchmarkにおいて、GPT-5に匹敵するか上回る性能を発揮します。その最大の利点は、同等の論理処理能力をより低いコストで提供できる点にあります。

このモデルはopen-weightsですか？

はい、DeepSeek-V3.2-SpecialeはMITライセンスの下でリリースされたopen-source（open-weights）モデルです。誰でもダウンロードしてデプロイすることが可能です。

最大出力制限はどのくらいですか？

このモデルは1回の応答で47,000 token以上を生成できます。これは主に、長時間の思考や高度なreasoningセッションのために使用されます。

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2-Specialeは、金メダル級の数学的性能、DeepSeek Sparse Attention、131Kのcontext windowを備えた、推論特化型LLMです。GPT-5に匹敵する性能を誇ります...

DeepSeekReasoningAIOpenSourceMathOlympiadSparseAttention

deepseekDeepSeek-V32025年12月1日

コンテキスト

131Kトークン

最大出力

131Kトークン

入力価格

$0.28/ 1M

出力価格

$0.42/ 1M

モダリティ:Text

機能:ツールストリーミング推論

ベンチマーク

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ドキュメントを見る

DeepSeek-V3.2-Specialeについて

DeepSeek-V3.2-Specialeの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

計算負荷の高い推論への注力

DeepSeek-V3.2-Specialeは、6850億parametersを誇るMixture-of-Experts（MoE）モデルです。tokenあたり370億parametersをアクティブ化することで、性能と効率のバランスをとっています。このバリアントは、高度な内部推論を必要とする多段階の問題を解決するように設計されました。事前学習予算の10%以上をポストトレーニング計算に割り当てることで、モデルは1応答あたり47,000 tokenを超える長いchain-of-thought（思考の連鎖）を生成します。これにより、複雑な論理証明や技術研究に適しています。

Sparse Attentionアーキテクチャ

このモデルは、DeepSeek Sparse Attention (DSA) を使用して131,072 tokenのcontext windowを管理します。このメカニズムはライトニングインデクサを採用して最も関連性の高いtokenを分離することで、高密度な長文脈システムで一般的に見られる計算負荷を軽減しています。低いオーバーヘッドで動作しつつ、論理の一貫性を保ちます。このアーキテクチャは、広範なマルチモーダル対応よりも推論の深さを優先する、計算リソースが豊富な環境を特に想定しています。

技術的および学術的性能

Specialeは、2025年の国際数学オリンピック（IMO）で金メダルレベルの結果を達成した最初のopen-weightsモデルです。AIME 2025やHumanEvalといった技術benchmarkで秀でており、純粋な論理タスクにおいてプロプライエタリなシステムとしばしば同等の性能を発揮します。開発者は複雑なコードベースの生成や、濃密な技術文書の統合に活用できます。本モデルはMITライセンスでリリースされており、open-sourceコミュニティにおける広範な利用を促進しています。

DeepSeek-V3.2-Specialeのユースケース

DeepSeek-V3.2-Specialeを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

数学的証明の生成

高い認知的深さを必要とする、数学オリンピックレベルの証明問題や記号論理学の問題の解決。

ソフトウェアアーキテクチャの設計

tool-useに頼らず、構造的な依存関係を推論することで、複雑な複数ファイルにまたがるソフトウェアアーキテクチャを生成。

技術文書の統合

131Kのcontext windowを活用し、膨大な技術論文から情報を分析し、関連付けを行う。

合成データ生成

論理性の高い高品質な学習用データセットを作成し、その論理をより小規模な専門特化型AI modelに蒸留する。

科学的な深掘り研究

密度の高い学術文献をレビュー・統合し、STEM分野における論理的な進展を抽出する。

エージェントの計画策定

シミュレーション環境において、AI agentのための複雑な多段階計画や戦略策定を行う。

強み

制限

卓越した数学性能: AIME 2025で96%を記録し、国際数学オリンピック（IMO）で金メダルレベルの成果を達成。

マルチモーダル非対応: 画像や音声を処理する機能がなく、テキストベースのデータのみに制限される。

膨大な思考リソース: 深い論理的探索のために、47,000 tokenを超える思考の軌跡を生成可能。

tool-callingの無効化: 関数呼び出しに対応しておらず、自律的なAPI連携における有用性が制限される。

DSAの効率性: DeepSeek Sparse Attentionメカニズムにより、denseモデルよりも低い計算コストで128Kのcontextを処理。

推論latency: 思考モードでは、複雑な論理証明において数分間の待ち時間が発生する場合がある。

コストの優位性: 100万tokenあたり0.28ドルというfrontierレベルのreasoningを提供。他社の閉鎖的モデルと比較して大幅に安価。

ホスティング要件: 6850億parametersのMoEアーキテクチャのため、エンタープライズグレードのGPUクラスターが必要。

APIクイックスタート

deepseek/deepseek-v3.2-speciale

ドキュメントを見る

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: "Solve for x in the complex plane: e^z = -1." }],
    model: "deepseek-v3.2-speciale",
  });

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

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

DeepSeek-V3.2-Specialeについてのユーザーの声

DeepSeek-V3.2-Specialeについてコミュニティがどう思っているか見てください

“DeepSeek-V3.2-Specialeは怪物だ。Gemini 3 Proに匹敵する最高レベルのreasoning能力。”

— OpenRouter

twitter

“HumanEvalのスコアは本物。今月テストした多くのプロプライエタリなモデルよりもクリーンなコードを書く。”

— dev_guru_99

“価格設定が正気の沙汰ではない。OpenAIやAnthropicの何分の一かのコストでfrontierレベルの推論能力。”

— AI_Builder_X

twitter

“トップ3の研究所に挑むようなopen-weightsモデルは新鮮だ。アーキテクチャの選択が非常に優れている。”

— binary_explorer

hackernews

DeepSeek-V3.2-Specialeについての動画

DeepSeek-V3.2-Specialeについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“とてつもなく長い時間をかけて推論する...まさにディープなreasonerだ。”

“DeepSeek modelが（IMOで）金メダルを獲得し、Deepthinkは銅メダルだった。”

“その挙動を観察することは、教育的価値が非常に高い。”

“ここでの論理構築は、標準的なモデルとは次元が違う。”

“モデルが試行錯誤を繰り返している様子を実際に見て取れる。”

“Specialとはつまり、ディープシンキングのことだ。思考モードを搭載している。”

“63秒間も思考し続ける...これは驚異的だ。”

“非常に賢い...本当に高度なコードを生成している。”

“これをローカルでスケーリングするのがユーザーにとって最大のハードルになるだろう。”

“多くのプラットフォームでは、reasoning tokenは別料金として請求される。”

“Specialは怪物だ。最大化されたreasoning、深いchain-of-thought。”

“Specialは深い推論、多段階の証明、複雑な研究のために設計されている。”

“DeepSeekの透明性は大きな利点だ...プロセスが見える。”

“Geminiよりもはるかに長い応答で一貫性を保てている。”

“Sparse Attention技術こそが、この低価格を維持している理由だ。”

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DeepSeek-V3.2-Specialeのプロのヒント

DeepSeek-V3.2-Specialeを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

サンプリングparametersの最適化

論理性の高いタスクではtemperatureを1.0、top_pを0.95に設定し、深いreasoningの経路が多様性を維持できるようにしてください。

技術的な詳細の提示

指示をmarkdownで構成することで、モデルが内部のchain-of-thought処理をより適切に整理できるよう支援してください。

思考時間の確保

複雑な証明を行う場合、モデルが膨大な内部思考チェーンを生成するため、より長いlatencyが発生することを想定しておいてください。

専用エンドポイントの使用

計算負荷の高いreasoningバリアントにアクセスするには、設定で 'speciale' APIパスを指定してください。

お客様の声

ユーザーの声

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