deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2-Speciale to LLM typu reasoning-first, oferujący wyniki na poziomie złotego medalu z matematyki, DeepSeek Sparse Attention i context window 131K....

DeepSeekReasoningAIOpenSourceOlimpiadaMatematycznaSparseAttention
deepseek logodeepseekDeepSeek-V32025-12-01
Kontekst
131Ktokenow
Maks. wyjscie
131Ktokenow
Cena wejscia
$0.28/ 1M
Cena wyjscia
$0.42/ 1M
Modalnosc:Text
Mozliwosci:NarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
91.5%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 91.5% w tym benchmarku.
HLE
30.6%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 30.6% w tym benchmarku.
MMLU
88.5%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 88.5% w tym benchmarku.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 78.4% w tym benchmarku.
SimpleQA
45.8%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 45.8% w tym benchmarku.
IFEval
91.2%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 91.2% w tym benchmarku.
AIME 2025
96%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 96% w tym benchmarku.
MATH
90.1%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
GSM8k
98.9%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 98.9% w tym benchmarku.
MGSM
92.5%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 92.5% w tym benchmarku.
MathVista
68.5%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 68.5% w tym benchmarku.
SWE-Bench
73.1%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 73.1% w tym benchmarku.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 94.1% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
71.4%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 71.4% w tym benchmarku.
MMMU
70.2%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 70.2% w tym benchmarku.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 58% w tym benchmarku.
ChartQA
85%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 85% w tym benchmarku.
DocVQA
93%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 93% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
46.4%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 46.4% w tym benchmarku.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. DeepSeek-V3.2-Speciale uzyskal 12% w tym benchmarku.

O DeepSeek-V3.2-Speciale

Dowiedz sie o mozliwosciach DeepSeek-V3.2-Speciale, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Nowa granica w reasoning

DeepSeek-V3.2-Speciale to state-of-the-art, skoncentrowany na reasoning model językowy (LLM), służący jako wariant o wysokiej mocy obliczeniowej w rodzinie V3.2. Zaprojektowany w celu rywalizacji z frontier model jak GPT-5 i Gemini 3 Pro, osiąga wyjątkową wydajność dzięki złagodzeniu length penalties podczas reinforcement learning i skalowaniu zasobów obliczeniowych po treningu do ponad 10% budżetu pre-training. Pozwala to modelowi generować niezwykle długie trajektorie chain-of-thought – przekraczające 47 000 tokens na odpowiedź – w celu rozwiązywania złożonych, wieloetapowych problemów.

Innowacja architektoniczna

Pod względem technicznym model wprowadza DeepSeek Sparse Attention (DSA), rewolucyjny mechanizm wykorzystujący błyskawiczny indekser do identyfikacji najistotniejszych tokens w ramach context window 131K. Koncentrując się na konkretnym podzbiorze tokens, model znacząco redukuje narzut obliczeniowy inference przy długim kontekście, zachowując jednocześnie dokładność charakterystyczną dla gęstych architektur. Jest to pierwszy model open-source, który uzyskał wyniki na poziomie złotego medalu w Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej (IMO) 2025 oraz Międzynarodowej Olimpiadzie Informatycznej (IOI).

Wydajność i integracja

Poza czystą logiką, model priorytetyzuje efektywność kosztową i użyteczność dla programistów. Wyceniony na ułamek ceny swoich konkurentów typu closed-source, obsługuje tryb Thinking in Tool-Use, w którym reasoning jest zintegrowany bezpośrednio z pętlą wywoływania narzędzi. Pozwala to na tworzenie bardziej solidnych autonomicznych agentów, które mogą planować, weryfikować i korygować działania w czasie rzeczywistym w złożonych, symulowanych środowiskach.

DeepSeek-V3.2-Speciale

Przypadki uzycia dla DeepSeek-V3.2-Speciale

Odkryj rozne sposoby wykorzystania DeepSeek-V3.2-Speciale do osiagniecia swietnych wynikow.

Dowody matematyczne na poziomie olimpijskim

Rozwiązywanie problemów na poziomie konkursowym z IMO i CMO, wymagających dziesiątek logicznych kroków.

Agentic Software Engineering

Rozwiązywanie realnych problemów z GitHub poprzez autonomiczne nawigowanie po złożonych bazach kodu i aplikowanie poprawek.

Symulacja złożonych systemów

Emulowanie systemów fizycznych lub matematycznych, takich jak propagacja fal radiowych czy fizyka fal, z wysoką precyzją.

Przepływy pracy oparte na głębokim reasoning

Przeprowadzanie kompleksowych badań i analiz chain-of-thought na potrzeby planowania strategicznego lub odkryć naukowych.

Planowanie autonomicznych agentów

Wykorzystanie funkcji „Thinking in Tool-Use” do planowania, wykonywania i weryfikowania wieloetapowych działań w ponad 1800 symulowanych środowiskach.

Programowanie konkurencyjne Zero-Shot

Generowanie wydajnych algorytmów dla wyzwań programistycznych na poziomie CodeForces lub IOI z automatyczną autokorektą.

Mocne strony

Ograniczenia

Reasoning na poziomie złotego medalu: Osiągnięcie wyników na poziomie złotego medalu w Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej (IMO) 2025, przewyższając niemal każdy closed-source model w logice.
Niska wydajność tokens: Aby osiągnąć wysoką dokładność, model często generuje 3x do 4x więcej tokens niż konkurenci, co prowadzi do dłuższego czasu oczekiwania.
Bezkonkurencyjna opłacalność: Przy cenie 0,28 USD / 0,42 USD za 1M tokens, zapewnia frontier reasoning w cenie, która umożliwia wdrożenia agentic na dużą skalę.
Wymagania sprzętowe: Jako model o parametrach 671B, uruchomienie go lokalnie wymaga potężnych konfiguracji VRAM, które wykraczają poza możliwości większości komputerów stacjonarnych.
Wydajny długi kontekst: Mechanizm DeepSeek Sparse Attention (DSA) pozwala przetwarzać 131K tokens przy znacznie niższym koszcie obliczeniowym niż standardowe gęste modele transformer.
Opóźnienie inference: Rozbudowane chain-of-thought sprawiają, że model może potrzebować kilku minut na wygenerowanie ostatecznej odpowiedzi w bardzo złożonych problemach matematycznych.
Zaawansowana integracja z narzędziami: Oferuje pierwszy w swoim rodzaju tryb „Thinking in Tool-Use”, w którym reasoning jest zintegrowany bezpośrednio z pętlą wywoływania narzędzi.
Beta zoptymalizowana pod API: Choć wagi są dostępne, najbardziej zoptymalizowane doświadczenie „Speciale” jest obecnie priorytetyzowane przez punkty końcowe API DeepSeek.

Szybki start API

deepseek/deepseek-v3.2-speciale

Zobacz dokumentacje
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();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o DeepSeek-V3.2-Speciale

Zobacz, co spolecznosc mysli o DeepSeek-V3.2-Speciale

"DeepSeek V3.2 Speciale dominuje w moich testach matematycznych, będąc ~15x tańszym niż GPT-5.1 High"
gum1h0x
x
"Są pierwszymi, którzy wydali model ze złotem IMO 2025 i finałów ICPC, do którego każdy ma faktycznie dostęp"
Chubby
reddit
"Wykonuje reasoning przez szalenie długi czas... ale skrypt, który wygenerował, był matematycznie poprawny"
Bijan Bowen
youtube
"Speciale jest do trudnych problemów — rywalizuje z Gemini-3.0-Pro z wynikami na poziomie złotego medalu IMO 2025"
nick-baumann
reddit
"Współczynnik poprawności jest bardzo wysoki, co oznacza, że kiedy popełni jeden błąd w przejściu między słowami, nie wpada w pętlę błędów"
Lisan al Gaib
x
"To w zasadzie wydajność o1-pro w cenach GPT-4o-mini. Niesamowita robota DeepSeek"
tech-enthusiast
hackernews

Filmy o DeepSeek-V3.2-Speciale

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o DeepSeek-V3.2-Speciale

Zasadniczo mówią, że ma on maksymalne możliwości reasoning i został zaprojektowany, aby rywalizować z Gemini 3 Pro.

To do mnie przemówiło – Gemini 2.5 deepthink uzyskał wyniki na poziomie brązowym, podczas gdy ten model DeepSeek zdobywa złoto.

Posiadanie modelu o takiej potędze, który jest w cudzysłowie open-source, to naprawdę świetna sprawa.

Będzie myślał przez bardzo długi czas... nie jest przeznaczony do prostych pytań typu 'ile to jest 2+2'.

Dokładność w zadaniach z olimpiady matematycznej 2025 jest po prostu niespotykana dla modelu w tej cenie.

V3.2 speciality ma maksymalne możliwości reasoning i jest bardziej rywalem dla Gemini 3 Pro.

DeepSeek jako pierwszy zintegrował myślenie bezpośrednio z tool use.

Model open-source porównywalny z tymi zamkniętymi i drogimi modelami.

Liczby w benchmarkach, które osiągają, w zasadzie deklasują większość open-source.

Naprawdę postawili na reinforcement learning w tym wariancie.

Speciale został zaprojektowany specjalnie do reasoning... pozwól modelowi myśleć tak długo, jak potrzebuje.

Używa teraz ich DSA, czyli architektury Deepseek sparse, aby rozwiązać wąskie gardło attention.

To nie jest tylko teoretyczna optymalizacja. Oznacza to, że ten model jest niesamowicie tani w eksploatacji, nawet przy długich kontekstach.

Kiedy spojrzysz na HumanEval, 94,1% to oszałamiający wynik dla modelu, który można pobrać.

Wydaje się bardziej 'inteligentny' w sposobie obsługi refaktoryzacji kodu w porównaniu do standardowego V3.

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow
Obejrzyj demo

Porady Pro dla DeepSeek-V3.2-Speciale

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać DeepSeek-V3.2-Speciale.

Wyłącz ograniczenia długości

Upewnij się, że Twoje wywołanie API nie ma restrykcyjnych limitów max_tokens; model potrzebuje przestrzeni, aby „myśleć”.

Monitoruj zużycie tokens

Ten model przedkłada dokładność nad zwięzłość i może zużywać 3-4x więcej tokens niż standardowe modele przy tym samym zadaniu.

Wykorzystaj reasoning w Tool-Use

Stosuj model do złożonych zadań agentic, w których może on przeprowadzać reasoning w trakcie wykonywania narzędzi, a nie tylko przed nim.

Lokalna kwantyzacja

W przypadku uruchamiania lokalnego użyj kwantyzacji Q5_K_M lub wyższej, aby zachować skomplikowane wagi reasoning architektury 671B.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Powiazane AI Models

google

Gemini 3 Pro

google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
google

Gemini 3 Flash

google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.15/1M
openai

GPT-5.2

openai

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

openai

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
openai

GPT-5.1

openai

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
xai

Grok-4

xai

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M

Często Zadawane Pytania o DeepSeek-V3.2-Speciale

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o DeepSeek-V3.2-Speciale