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DeepSeek-V3.2: Modello linguistico di grandi dimensioni incentrato sul ragionamento
DeepSeek-V3.2 è stato rilasciato da DeepSeek il 1° dicembre 2025. Si tratta di un'evoluzione del precedente modello V3-Exp , rilasciato il 29 settembre 2025, ed è disponibile sia in versione principale che in versione "Speciale" per uso di ricerca e produzione.
DeepSeek-V3.2 è un LLM basato su transformer che utilizza un'architettura Mixture-of-Experts sparsa e un meccanismo personalizzato " DeepSeek Sparse Attention " per ridurre il carico computazionale mantenendo un'elevata qualità. È pensato per attività come la programmazione, la matematica, l'assistenza alla ricerca e il ragionamento a più fasi, ed è progettato per alimentare agenti autonomi e flussi di lavoro di chiamata di strumenti, piuttosto che semplici chat.
Efficienza e prestazioni DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 è stato sviluppato su un framework Mixture-of-Experts (MoE) con un totale di 671 miliardi di parametri, ma ne attiva solo circa 37 miliardi per token per motivi di efficienza. Questo modello è in grado di gestire contesti lunghi (fino a oltre 128.000 token) in modo più efficiente rispetto ai modelli di attenzione densa, mantenendo prestazioni di benchmark simili o superiori a quelle della V3 3.1.
I benchmark e i report lo descrivono come competitivo con i modelli di punta all'avanguardia (come GPT-5.1 o Gemini 3 Pro) nei compiti che richiedono un'elevata capacità di ragionamento, soprattutto nelle sue varianti a maggiore potenza di calcolo.
Varianti di DeepSeek-V3.2
- DeepSeek-V3.2: Versione principale ottimizzata per il ragionamento generico e l'impiego quotidiano.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: variante ad alte prestazioni per attività avanzate, eccellente in domini specializzati ma con un maggiore utilizzo token ; temporaneamente disponibile solo tramite API fino a metà dicembre 2025 per la valutazione.
Confronto tra DeepSeek-V3.2 e altri modelli avanzati
DeepSeek-V3.2 eguaglia o supera modelli all'avanguardia come GPT-5.1 e Gemini 3 Pro nei benchmark chiave, in particolare in matematica, programmazione e attività a lungo termine. Ecco un riepilogo del confronto tra questi modelli:
| Aspetto | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Sviluppatore | DeepSeek AI (Cina) | DeepSeek AI (Cina) | OpenAI (Stati Uniti) | Google DeepMind (USA) |
| Data di rilascio | 1° dicembre 2025 | 1° dicembre 2025 (inizialmente solo tramite API) | 12 novembre 2025 | 17 novembre 2025 |
| Parametri | Totale 671 miliardi (Ministero dell'Istruzione, di cui circa 37 miliardi attivi) | Totale 671 miliardi (Ministero dell'Istruzione, di cui circa 37 miliardi attivi) | Non divulgato (stimato >1T) | Non divulgato (stimato >1T) |
| Lunghezza del contesto | 128.000-131.000 token | 128.000-131.000 token (ottimizzati per ragionamenti più lunghi) | Oltre 128.000 token (probabilmente più di 1 milione) | Oltre 1 milione di token (fino a 2 milioni in alcune modalità) |
| Caratteristiche principali | Approccio basato sul ragionamento, DeepSeek Sparse Attention (DSA) per l'efficienza, utilizzo integrato degli strumenti con il pensiero, flussi di lavoro agentici. | Variante di ragionamento ad alta potenza di calcolo, vincoli di lunghezza meno stringenti per compiti complessi, eccelle nelle olimpiadi di matematica/programmazione | Ragionamento più intelligente, tono/personalità migliori, prestazioni generaliste di alto livello, multimodale | Multimodalità nativa, ragionamento/utilizzo di strumenti all'avanguardia, padronanza del contesto a lungo termine, pianificazione creativa/strategica. |
| Accesso | Open source (MIT), Hugging Face, API, app/web gratuiti | Inizialmente disponibile solo tramite API (apertura prevista a metà dicembre 2025) | API/abbonamento (livelli a pagamento) | API/abbonamento (livelli a pagamento) |
| AIME 2025 (Matematica) | 93,1% | 96,0% | 94,6% | 95,0% (100% con esecuzione del codice) |
| HMMT 2025 (Matematica) | 92,5% | 99,2% | N / A | 97,5% |
| Verificato da SWE-Bench (Codifica) | ~67-73% (varia a seconda della valutazione) | 73,1% | ~62-70% (dedotto) | 76,2% |
| Terminal-Bench 2.0 (Codifica Agentica) | 46,4% | Superiore (ottimizzato) | 35,2% | 54,2% |
Come accedere a DeepSeek-V3.2
È possibile accedervi tramite canali gratuiti e a pagamento, tra cui interfacce web, app per dispositivi mobili, API e download diretti per l'installazione locale.
- HIX AI: Qui offriamo un accesso immediato e semplice ai modelli DeepSeek come DeepSeek-V3.2.
- App Web e mobile: un altro modo per gli utenti occasionali di interagire con DeepSeek-V3.2 è tramite le piattaforme ufficiali di DeepSeek, tra cui il sito web ufficiale https://www.deepseek.com/ e l'app mobile DeepSeek .
- Accesso tramite API: l'API di DeepSeek è compatibile OpenAI, il che ne facilita l'integrazione in app o script.
- Distribuzione locale: questo approccio è pensato per gli sviluppatori. È possibile scaricare il modello dalla pagina Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/ DeepSeek-V3.2 ed eseguirlo sul proprio hardware.
Domande e risposte
Quali sono le principali varianti DeepSeek V3.2?
Le principali varianti di produzione sono DeepSeek-V3.2 (modello bilanciato, "daily driver") e DeepSeek-V3.2-Speciale (un modello di ragionamento di fascia alta, mirato a problemi matematici, di codifica e di tipo competitivo molto complessi).
In che modo DeepSeek-V3.2 si confronta con GPT-5.1 o Gemini 3 Pro in termini di prestazioni?
DeepSeek-V3.2 eccelle in matematica/codifica ed efficienza, rivaleggiando con questi modelli di frontiera a costi inferiori.
DeepSeek-V3.2 supporta input multimodali come immagini o video?
Attualmente, DeepSeek-V3.2 supporta solo input di testo. È ottimizzato per il ragionamento su testi/codici/documenti lunghi.
Qual è la finestra di contesto di DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 eredita una lunga finestra di contesto (circa 128K token) abilitata da scarsa attenzione, consentendogli di gestire centinaia di pagine di testo in un singolo prompt.
In che modo la V3.2 si confronta con le precedenti versioni DeepSeek ?
La V3.2 si basa sulla generazione V3.1 "Terminus", ma si concentra sull'efficienza e sul comportamento di ragionamento piuttosto che sui salti di benchmark grezzi, puntando a una qualità simile o migliore a costi molto più bassi grazie a una scarsa attenzione e a corsi di formazione/allineamenti aggiornati.
Che cos'è DeepSeek Sparse Attention (DSA) e perché è importante?
DeepSeek Sparse Attention è un meccanismo di attenzione sparsa a grana fine che riduce il numero di operazioni di attenzione per token, rendendo l'elaborazione di contesti lunghi molto più economica, mantenendo al contempo una qualità simile a quella dei precedenti modelli di attenzione densa.