DeepSeek-V3.2-Speciale
DeepSeek-V3.2-Speciale은 금메달급 수학 성능, DeepSeek Sparse Attention 및 131K context window를 갖춘 reasoning 중심의 LLM입니다. GPT-5와 경쟁하며...
deepseekDeepSeek-V32025-12-01DeepSeek-V3.2-Speciale 소개
DeepSeek-V3.2-Speciale의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.
reasoning의 새로운 지평
DeepSeek-V3.2-Speciale은 V3.2 제품군의 고성능 변형으로, reasoning에 특화된 최첨단 LLM입니다. GPT-5 및 Gemini 3 Pro와 같은 frontier model과 경쟁하도록 설계되었으며, reinforcement learning 중 길이 제한을 완화하고 post-training compute를 사전 학습 예산의 10% 이상으로 확장하여 탁월한 성능을 발휘합니다. 이를 통해 복잡한 다단계 문제를 해결하기 위해 응답당 47,000개 이상의 token에 달하는 극도로 긴 chain-of-thought 궤적을 생성할 수 있습니다.
아키텍처 혁신
기술적으로 이 model은 131K context window 내에서 가장 관련성이 높은 token을 식별하기 위해 라이트닝 인덱서를 사용하는 혁신적인 메커니즘인 DeepSeek Sparse Attention (DSA)을 도입했습니다. 특정 token 하위 집합에 집중함으로써, dense 아키텍처의 정확도를 유지하면서도 긴 context inference에 대한 연산 오버헤드를 크게 줄였습니다. 특히 2025년 국제 수학 올림피아드(IMO) 및 국제 정보 올림피아드(IOI)에서 금메달 수준의 성적을 거둔 최초의 오픈소스 model입니다.
효율성 및 통합
순수 논리력을 넘어 비용 효율성과 개발자 유용성에도 우선순위를 두었습니다. closed-source 경쟁 모델의 일부에 불과한 가격으로 제공되며, reasoning이 tool 호출 루프에 직접 통합되는 모드인 Thinking in Tool-Use를 지원합니다. 이를 통해 복잡한 시뮬레이션 환경 내에서 실시간으로 작업을 계획, 검증 및 수정할 수 있는 더욱 강력한 자율 agent를 구현할 수 있습니다.
DeepSeek-V3.2-Speciale 사용 사례
DeepSeek-V3.2-Speciale을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.
올림피아드 수준의 수학 증명
수십 단계의 논리적 사고가 필요한 IMO 및 CMO 수준의 경쟁 문제를 해결합니다.
agentic 소프트웨어 엔지니어링
복잡한 코드베이스를 자율적으로 탐색하고 패치를 적용하여 실제 GitHub 이슈를 해결합니다.
복잡한 시스템 시뮬레이션
무선 주파수 전파 또는 파동 물리학과 같은 물리적/수학적 시스템을 고정밀로 에뮬레이션합니다.
deep reasoning 워크플로우
전략적 계획이나 과학적 발견을 위한 포괄적인 연구 및 chain-of-thought 분석을 수행합니다.
자율 agent 계획
"Thinking in Tool-Use"를 활용하여 1,800개 이상의 시뮬레이션 환경에서 다단계 작업을 계획, 실행 및 검증합니다.
Zero-shot 경쟁력 있는 프로그래밍
자동화된 자체 수정을 통해 CodeForces 또는 IOI 수준의 프로그래밍 과제에 대한 효율적인 알고리즘을 생성합니다.
강점
제한
API 빠른 시작
deepseek/deepseek-v3.2-speciale
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: "2025년 IMO 문제 1번을 단계별 reasoning을 포함하여 해결해 주세요." }],
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();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 GPT-5.1 High보다 약 15배 저렴하면서 내 수학 벤치마크를 압도한다."
"모두가 실제로 접근할 수 있는 최초의 IMO 2025 금메달 및 ICPC 월드 파이널 수준 model을 출시했다."
"정말 엄청나게 긴 시간 동안 reasoning을 하지만... 생성된 스크립트는 수학적으로 완벽했다."
"Speciale은 어려운 문제를 위한 것이다. 2025 IMO 금메달 결과로 Gemini-3.0-Pro와 경쟁한다."
"유효성 비율이 매우 높다. 즉, 단어 전이가 하나 틀려도 무한 루프에 빠지지 않는다는 뜻이다."
"기본적으로 GPT-4o-mini 가격으로 o1-pro 성능을 보여준다. DeepSeek의 놀라운 성과다."
DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 동영상
DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청
“기본적으로 reasoning 능력을 극대화했으며 Gemini 3 Pro와 경쟁하도록 설계되었다고 합니다.”
“Gemini 2.5 deepthink가 동메달 수준의 결과에 그친 반면, 이 DeepSeek model은 금메달을 획득했다는 점이 인상적이었습니다.”
“이 정도 성능을 가진 model이 사실상 오픈소스라는 점은 정말 멋진 일입니다.”
“매우 오랫동안 생각할 것입니다... 단순한 '2+2가 뭐야' 같은 질문을 위한 것이 아닙니다.”
“2025년 수학 올림피아드 문제에 대한 정확도는 이 가격대의 model에서는 유례가 없는 수준입니다.”
“V3.2 Speciale은 reasoning 능력이 극대화되어 Gemini 3 Pro의 라이벌에 가깝습니다.”
“DeepSeek은 사고 과정을 tool use에 직접 통합한 최초의 사례입니다.”
“비싸고 폐쇄적인 closed-source model들과 어깨를 나란히 하는 오픈소스 model입니다.”
“이들이 달성하고 있는 벤치마크 수치는 대부분의 오픈 가중치 model들을 압도하고 있습니다.”
“이 변형 모델에서는 reinforcement learning에 정말 많은 공을 들였습니다.”
“Speciale은 reasoning을 위해 특별히 설계되었습니다... model이 필요한 만큼 충분히 생각하게 두세요.”
“이제 DSA 또는 DeepSeek Sparse Architecture를 사용하여 attention 병목 현상을 해결합니다.”
“이것은 단순한 이론적 최적화가 아닙니다. 긴 context에서도 이 model을 구동하는 비용이 믿을 수 없을 정도로 저렴하다는 것을 의미합니다.”
“HumanEval에서 94.1%라는 수치는 다운로드 가능한 model로서는 경이로운 수준입니다.”
“표준 V3와 비교했을 때 코드 리팩토링을 처리하는 방식이 훨씬 더 '지능적'으로 느껴집니다.”
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
DeepSeek-V3.2-Speciale 프로 팁
DeepSeek-V3.2-Speciale을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.
길이 제한 비활성화
API 호출 시 max_tokens 제한을 너무 엄격하게 두지 마세요. model이 "생각(think)"할 충분한 공간이 필요합니다.
token 소비량 모니터링
이 model은 간결함보다 정확성을 우선시하며, 동일한 작업에 대해 표준 model보다 3~4배 더 많은 token을 사용할 수 있습니다.
Tool-use 시 reasoning 활용
단순 실행 전이 아닌 tool 실행 중에 reasoning이 필요한 복잡한 agent 작업에 이 model을 활용하세요.
로컬 양자화
로컬에서 실행할 경우, 671B 아키텍처의 정교한 reasoning 가중치를 보존하기 위해 Q5_K_M 이상의 양자화를 사용하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
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
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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DeepSeek-V3.2-Speciale에 대한 자주 묻는 질문
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