Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
DeepSeek lanzó una versión más reciente, DeepSeek V4 Pro 0424. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de DeepSeek V3.2 Speciale
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
DeepSeek V3.2 Speciale está por debajo del promedio en inteligencia en comparación con otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 128k tokens.
DeepSeek V3.2 Speciale obtiene 14 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 19).
| Razonamiento | Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 128k ~192 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 685B |
| Parámetros activos | 37B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | MIT |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Velocidad
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre DeepSeek V3.2 Speciale
DeepSeek V3.2 Speciale se lanzó el 1 de diciembre de 2025.
DeepSeek V3.2 Speciale fue creado por DeepSeek.
DeepSeek V3.2 Speciale obtiene 14 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 19).
Sí, DeepSeek V3.2 Speciale es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.
DeepSeek V3.2 Speciale admite entrada de texto.
DeepSeek V3.2 Speciale admite salida de texto.
No, DeepSeek V3.2 Speciale no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, DeepSeek V3.2 Speciale no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
DeepSeek V3.2 Speciale tiene una ventana de contexto de 130k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, DeepSeek V3.2 Speciale es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
DeepSeek V3.2 Speciale tiene 685 mil millones de parámetros (37 mil millones activos).
DeepSeek V3.2 Speciale es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 685 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 37 mil millones de parámetros activos.
DeepSeek V3.2 Speciale se publica bajo la licencia MIT, que permite el uso comercial. Ver licencia
DeepSeek V3.2 Speciale obtiene 14 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
DeepSeek V3.2 Speciale es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
DeepSeek V3.2 Speciale es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores