La publicación de DeepSeek[1][3] "DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models" está fechada el 1 de diciembre de 2025 y dice que V3.2 está "now live on App, Web & API"; su registro de cambios indica "Date: 2025-12-01 DeepSeek-V3.2" y el reportaje de ETV Bharat[6] del 2 de diciembre cita la publicación de lanzamiento de DeepSeek del 1 de diciembre.
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Lanzados DeepSeek-V3.2 y DeepSeek-V3.2-Speciale
Traducido automáticamente del original
Título original: DeepSeek-V3.2 and DeepSeek-V3.2-Speciale Released
DeepSeek lanza DeepSeek-V3.2, un modelo de pesos abiertos que piensa mientras usa herramientas y rinde a nivel de GPT-5 según sus propias pruebas, y DeepSeek-V3.2-Speciale, solo para API, que según la empresa rivaliza con Gemini-3.0-Pro y alcanzó nivel de medalla de oro en la IMO y la IOI de 2025.
- El 1 de diciembre de 2025 DeepSeek lanzó DeepSeek-V3.2 y DeepSeek-V3.2-Speciale, "reasoning-first models built for agents": V3.2 es el sucesor oficial de V3.2-Exp y salió en la app, la web y la API, mientras que Speciale fue solo para API[1][3]
- DeepSeek describe V3.2 como un modelo para el día a día "at GPT-5 level performance" y afirma que V3.2-Speciale rivaliza con Gemini-3.0-Pro y alcanzó resultados de nivel oro en la IMO, la CMO, la final mundial de la ICPC y la IOI de 2025, a costa de un uso de tokens mucho mayor[1][2]
- V3.2 es el primer modelo de DeepSeek que integra el pensamiento directamente en el uso de herramientas, entrenado con una canalización sintética de 1,800+ entornos y 85k+ instrucciones complejas, y admite el uso de herramientas tanto en modo de pensamiento como sin él[1][5]
- Speciale funcionó desde un endpoint temporal con los precios de V3.2 y sin llamadas a herramientas hasta el 15 de diciembre de 2025, para apoyar la evaluación de la comunidad[1][3]
- Los pesos de V3.2 (y de Speciale) son abiertos bajo licencia MIT en Hugging Face, y el informe técnico se publicó un día después en arXiv[2][5]
Características destacadas
- Conserva la DeepSeek Sparse Attention de V3.2-Exp, que reduce el coste del contexto largo sin perder calidad, y añade un protocolo de RL escalable con más cómputo de posentrenamiento[2][5]
- En la tabla de lanzamiento de DeepSeek, V3.2-Speciale obtiene AIME 2025 96.0 (GPT-5 High 94.6), HMMT Feb 2025 99.2 (88.3), IMOAnswerBench 84.5 (76.0), LiveCodeBench 88.7 (84.5) y Codeforces 2701 (2537), mientras que Gemini-3.0-Pro aún lidera en HLE con 37.7 frente a 30.6[1]
- V3.2 Thinking obtiene por sí mismo AIME 2025 93.1, GPQA Diamond 82.4, LiveCodeBench 83.3 y Codeforces 2386 con salidas mucho más cortas que Speciale[1]
- Speciale no tiene llamadas a herramientas y era solo para API en el lanzamiento, mientras que V3.2 también llegó a la app y la web[3][6]
- OpenRouter incluye V3.2 con un contexto de 163,840 tokens y precios de terceros desde unos $0.21 por millón de tokens de entrada y $0.31 por millón de tokens de salida[4]
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