DeepSeek-V3.2-Speciale의 가격은 어떻게 되나요?

입력 토큰 100만 개당 $0.28, 출력 토큰 100만 개당 $0.42입니다. 이는 frontier-level 인텔리전스에 대한 저비용 액세스를 제공하려는 DeepSeek의 목표를 반영합니다.

이 모델은 vision이나 이미지 입력을 지원하나요?

아니요, Speciale 버전은 논리와 수학적 reasoning에 집중한 텍스트 전용 모델입니다. 이미지나 비디오는 처리하지 않습니다.

context window의 크기는 어느 정도인가요?

이 모델은 131,072-token context window를 지원합니다. 이를 통해 단일 prompt에서 약 192페이지 분량의 A4 텍스트를 처리할 수 있습니다.

Speciale 모델에서 tool-calling을 사용할 수 있나요?

아니요, raw reasoning 능력을 극대화하기 위해 Speciale 버전에서는 tool-calling이 비활성화되어 있습니다. 도구가 필요한 사용자는 표준 V3.2 모델을 사용해야 합니다.

GPT-5와 비교하면 어떤가요?

AIME 2025와 같은 특정 reasoning 및 수학 benchmark에서 GPT-5와 대등하거나 그 이상의 성능을 보여줍니다. 가장 큰 장점은 더 낮은 비용으로 유사한 수준의 논리력을 제공한다는 것입니다.

이 모델은 open-weights 모델인가요?

네, DeepSeek-V3.2-Speciale는 MIT 라이선스로 출시된 open-weights 모델입니다. 따라서 누구나 다운로드하고 배포할 수 있습니다.

최대 출력 제한은 얼마인가요?

모델은 단일 응답으로 47,000개 이상의 토큰을 생성할 수 있습니다. 이는 확장된 사고(thinking) 및 심층 reasoning 세션을 위해 특별히 활용됩니다.

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2-Speciale은 금메달 수준의 수학 성능, DeepSeek Sparse Attention, 131K context window를 갖춘 reasoning 특화 LLM입니다. GPT-5와 경쟁하며...

DeepSeekReasoningAIOpenSourceMathOlympiadSparseAttention

deepseekDeepSeek-V32025년 12월 1일

컨텍스트

131K토큰

최대 출력

131K토큰

입력 가격

$0.28/ 1M

출력 가격

$0.42/ 1M

모달리티:Text

기능:도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

DeepSeek-V3.2-Speciale 소개

DeepSeek-V3.2-Speciale의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

고연산 reasoning에 집중

DeepSeek-V3.2-Speciale은 6,850억 개의 parameter를 가진 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. 토큰당 370억 개의 parameter를 활성화하여 성능과 효율성 사이의 균형을 맞췄습니다. 이 모델은 상당한 내부 reasoning을 요구하는 다단계 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 사전 학습 예산의 10% 이상을 사후 학습 연산에 할애함으로써, 응답당 47,000 토큰을 초과하는 긴 chain-of-thought 궤적을 생성합니다. 이는 복잡한 논리 증명 및 기술 연구를 탐색하는 데 적합합니다.

Sparse Attention 아키텍처

이 모델은 DeepSeek Sparse Attention(DSA)을 사용하여 131,072-token context window를 관리합니다. 이 메커니즘은 라이트닝 인덱서를 통해 가장 관련성 높은 토큰을 선별하여, 기존 dense long-context 시스템에서 발생하는 계산 부담을 줄여줍니다. 낮은 오버헤드로 논리적 일관성을 유지하며, 넓은 멀티모달 유연성보다 reasoning 깊이를 우선시하는 고연산 환경을 목표로 합니다.

기술 및 학술 성능

Speciale은 2025년 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 금메달 수준의 결과를 달성한 최초의 open-weights 모델입니다. AIME 2025 및 HumanEval과 같은 기술적 benchmark에서 탁월하며, 순수 논리 작업에서는 상용 시스템과 종종 어깨를 나란히 합니다. 개발자들은 복잡한 코드베이스 생성이나 방대한 기술 문서 합성 작업에 이 모델을 활용할 수 있습니다. MIT 라이선스로 배포되어 오픈소스 커뮤니티 전반에서 폭넓게 사용될 수 있습니다.

DeepSeek-V3.2-Speciale 사용 사례

DeepSeek-V3.2-Speciale을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

수학적 증명 생성

높은 인지적 깊이를 요구하는 올림피아드 수준의 수학적 증명 및 기호 논리 문제 해결.

소프트웨어 아키텍처 설계

tool-use 없이 구조적 의존성을 추론하여 복잡한 다중 파일 소프트웨어 아키텍처 생성.

기술 문서 합성

131K context window 내에서 방대한 기술 논문들의 통찰을 분석하고 교차 참조.

합성 데이터 제작

논리가 풍부한 고품질 학습 데이터셋을 생성하여 소형화된 특수 AI 모델에 논리력을 증류(distill).

과학 분야 심층 연구

방대한 학술 문헌을 검토 및 합성하여 STEM 분야의 미묘한 논리적 전개 과정을 추출.

자율 에이전트 계획

시뮬레이션 환경에서 AI 에이전트를 위한 복잡한 다단계 계획 및 전략 수립.

강점

제한

최상위 수학 성능: AIME 2025에서 96% 달성 및 IMO 국제 대회에서 금메달 수준의 성과 기록.

네이티브 멀티모달 기능 부재: 이미지나 오디오 처리 능력이 없어 텍스트 기반 데이터로 사용이 제한됨.

방대한 사고(Thinking) 예산: 심층적인 논리 탐구를 위해 47,000 토큰을 초과하는 사고 궤적 생성.

비활성화된 tool-calling: 함수 호출을 지원하지 않아 자율적인 API 상호작용 측면에서는 유용성이 낮음.

DSA 효율성: DeepSeek Sparse Attention 메커니즘을 통해 dense 모델보다 낮은 연산 비용으로 128K context 처리.

inference latency: 사고 모드 작동 시 복잡한 논리 증명에 수 분의 대기 시간이 발생할 수 있음.

비용 효율성: 100만 토큰당 $0.28의 비용으로 frontier 수준의 reasoning을 제공하여 상용 모델 대비 대폭 저렴.

호스팅 요구 사항: 6,850억 개의 parameter MoE 아키텍처로 인해 기업급 GPU 클러스터가 필요함.

API 빠른 시작

deepseek/deepseek-v3.2-speciale

문서 보기

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: "복소 평면에서 e^z = -1을 만족하는 x를 구하세요." }],
    model: "deepseek-v3.2-speciale",
  });

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

main();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 DeepSeek-V3.2-Speciale에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“DeepSeek-V3.2-Speciale은 괴물입니다. Gemini 3 Pro와 경쟁하는 극대화된 reasoning을 보여줍니다.”

— OpenRouter

twitter

“HumanEval 점수는 진짜입니다. 이번 달에 테스트한 많은 상용 모델보다 훨씬 깔끔한 코드를 작성합니다.”

— dev_guru_99

“가격은 정말 미쳤네요. OpenAI나 Anthropic 비용의 일부만으로 frontier 수준의 reasoning을 사용할 수 있다니.”

— AI_Builder_X

twitter

“open-weight 모델이 탑 3 연구소 모델에 도전하는 모습을 보니 반갑습니다. 아키텍처 선택이 아주 훌륭하네요.”

— binary_explorer

hackernews

DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 동영상

DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“엄청난 시간 동안 사고합니다... 진정한 deep reasoner입니다.”

“DeepSeek 모델은 [IMO에서] 금메달을 땄지만 Deepthink는 동메달에 그쳤습니다.”

“이 모델이 어떻게 작동하는지 보는 것만으로도 교육적으로 매우 가치 있습니다.”

“여기서 보여주는 논리는 표준 모델들과 비교할 때 차원이 다릅니다.”

“모델이 실패를 반복하며 해결책을 찾아가는 과정을 실제로 볼 수 있습니다.”

“Special은 사실 deep think를 의미합니다. 심층 사고 모드가 포함되어 있죠.”

“63초 동안 생각하는데... 정말 놀랍습니다.”

“매우 똑똑하네요... 정말 고급 코드를 작성해 냅니다.”

“이걸 로컬에서 스케일링하는 것이 사용자에게는 가장 큰 걸림돌이 될 것입니다.”

“대부분의 플랫폼에서 reasoning 토큰은 별도로 청구됩니다.”

“Special은 괴물입니다. 극대화된 reasoning, 깊은 chain-of-thought가 특징이죠.”

“Special은 deep reasoning, 다단계 증명, 복잡한 연구를 위해 설계되었습니다.”

“DeepSeek의 투명성은 엄청난 장점입니다... 작업 과정을 볼 수 있으니까요.”

“Gemini보다 훨씬 긴 응답에서도 일관성을 유지합니다.”

“Sparse Attention 기술이 바로 가격을 이 정도로 낮게 유지할 수 있는 비결입니다.”

단순한 프롬프트 이상

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DeepSeek-V3.2-Speciale 프로 팁

DeepSeek-V3.2-Speciale을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

샘플링 parameters 최적화

고도의 논리가 필요한 작업에서는 temperature를 1.0으로, top_p를 0.95로 설정하여 deep reasoning 경로가 다양하게 유지되도록 하세요.

기술적 세부 정보 제공

지침을 markdown 형식으로 구성하면 모델이 내부 chain-of-thought 프로세스를 더 잘 체계화하는 데 도움이 됩니다.

생각할 시간 확보

모델이 방대한 내부 사고 체인을 생성하므로 복잡한 증명 작업 시 더 높은 latency가 발생할 수 있습니다.

전용 엔드포인트 사용

고성능 reasoning 변형 모델에 액세스하려면 구성에서 'speciale' API 경로를 명시하세요.

후기

사용자 후기

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