DeepSeek V3.2 Speciale

G-Score: н/д

От DeepSeek

Open Source

FAMDeepSeek

CTX164K

PARНе раскрыто

Релиз: 2025-12-01

StandardGeneralTextOpen Weights

Официальный сайт Создать обсуждение Сравнить

Краткое описание

DeepSeek-V3.2-Speciale — это высокопроизводительный вариант DeepSeek-V3.2, оптимизированный для максимальной логики и производительности агентов. Он основан на DeepSeek Sparse Attention (DSA) для эффективной обработки длинного контекста, а затем масштабирует обучение с подкреплением после обучения...

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Для DeepSeek V3.2 Speciale пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

низкая

Покрытие

0 тестов · 0 направлений

Происхождение

нет данных лидербордов

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
GPQA (Экспертные знания)	62.5%	н/д	Источник не указан
MATH (Математика)	90.5%	н/д	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	83.9%	н/д	Источник не указан
Arena Elo (LMSYS)	1387	н/д	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	78.2%	н/д	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	42.1%	н/д	Источник не указан

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$0.40 / $1.20 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

Бенчмарки

GPQA (Экспертные знания)62.5%

MATH (Математика)90.5%

MMLU (Общие знания)83.9%

Arena Elo (LMSYS)1387

HumanEval (Кодинг)78.2%

SWE-bench (Разработка)42.1%

История семейства

Линейка DeepSeek

Последовательность собрана по датам релиза моделей DeepSeek в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.