A publicação da DeepSeek[1][3] "DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models" está datada de 1 de dezembro de 2025 e diz que o V3.2 está "now live on App, Web & API"; o seu registo de alterações indica "Date: 2025-12-01 DeepSeek-V3.2" e a reportagem da ETV Bharat[6] de 2 de dezembro cita a publicação de lançamento da DeepSeek de 1 de dezembro.
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- 1 de dez. de 202590% DE CONFIANÇAfonte
Lançados DeepSeek-V3.2 e DeepSeek-V3.2-Speciale
Traduzido automaticamente do original
Título original: DeepSeek-V3.2 and DeepSeek-V3.2-Speciale Released
A DeepSeek lança o DeepSeek-V3.2, um modelo de pesos abertos que pensa durante o uso de ferramentas e rende ao nível do GPT-5 segundo os seus próprios testes, e o DeepSeek-V3.2-Speciale, só por API, que a empresa diz rivalizar com o Gemini-3.0-Pro e ter atingido nível de medalha de ouro na IMO e na IOI de 2025.
- A 1 de dezembro de 2025, a DeepSeek lançou o DeepSeek-V3.2 e o DeepSeek-V3.2-Speciale, "reasoning-first models built for agents": o V3.2 é o sucessor oficial do V3.2-Exp e ficou disponível na app, na web e na API, enquanto o Speciale foi só para API[1][3]
- A DeepSeek descreve o V3.2 como um modelo para o dia a dia "at GPT-5 level performance" e afirma que o V3.2-Speciale rivaliza com o Gemini-3.0-Pro e alcançou resultados de nível ouro na IMO, na CMO, na final mundial da ICPC e na IOI de 2025, à custa de um uso de tokens muito mais pesado[1][2]
- O V3.2 é o primeiro modelo da DeepSeek a integrar o raciocínio diretamente no uso de ferramentas, treinado num pipeline sintético de 1,800+ ambientes e 85k+ instruções complexas, e suporta o uso de ferramentas tanto no modo de raciocínio como no modo sem raciocínio[1][5]
- O Speciale funcionou a partir de um endpoint temporário, com os preços do V3.2 e sem chamadas de ferramentas, até 15 de dezembro de 2025, para apoiar a avaliação da comunidade[1][3]
- Os pesos do V3.2 (e do Speciale) são abertos sob a licença MIT no Hugging Face, e o relatório técnico foi publicado um dia depois no arXiv[2][5]
Principais recursos
- Mantém a DeepSeek Sparse Attention do V3.2-Exp, que reduz o custo do contexto longo preservando a qualidade, e acrescenta um protocolo de RL escalável com mais computação de pós-treino[2][5]
- Na tabela de lançamento da DeepSeek, o V3.2-Speciale obtém 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) e Codeforces 2701 (2537), enquanto o Gemini-3.0-Pro ainda lidera no HLE com 37.7 contra 30.6[1]
- O próprio V3.2 Thinking obtém AIME 2025 93.1, GPQA Diamond 82.4, LiveCodeBench 83.3 e Codeforces 2386 com saídas muito mais curtas do que o Speciale[1]
- O Speciale não tem chamadas de ferramentas e era só para API no lançamento, enquanto o V3.2 também chegou à app e à web[3][6]
- A OpenRouter lista o V3.2 com um contexto de 163,840 tokens e preços de terceiros a partir de cerca de $0.21 por milhão de tokens de entrada e $0.31 por milhão de tokens de saída[4]
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