DeepSeek-v3.2

Veröffentlichung

Dezember 2025

Knowledge Cutoff

Unbekannt

Parameter

685 Mrd.

Modellfamilie

DeepSeek-v3.2

MIT

Zum Modell

DeepSeek-v3.2 Modell-Übersicht

DeepSeek-v3.2 Thinking ist ein Reasoning-LLM von DeepSeek AI, das Chain-of-Thought Reasoning zusammen mit externen Tools nutzt. Es basiert auf der neuen "DeepSeek Sparse Attention" (DSA) Architektur, die Kontexte bis 128k Tokens ermöglicht. Leistungstechnisch positioniert erreiche DeepSeek v3.2 Thinking Benchmark Scores auf einem Level von von GPT-5 oder Claude Sonnet 4.5. Zeitgleich zu v3.2 Thinking wurde das Modell DeepSeek v3.2 Speciale herausgebracht, das auf Tool-Use verzichtet, über maximierte Reasoning-Kapazitäten aber noch bessere Benchmark Scores erreicht, als DeepSeek v3.2 Thinking.

Playground API Dokumentation Hugging Face Technisches Paper

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

131,07k Token

Max. Output

64k Token

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

685 Mrd.

Input Preis

$0.28

Output Preis

$0.42

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

642,13 GB

DeepSeek-v3.2 Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

DeepSeek-v3.2 Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Programmierung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)
DeepSeek AI DeepSeek-v3.2	59.099999999999994	83.3	82.4	63.349999999999994

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
GPT-5.1	94 %
GLM-4.6	93,9 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	93,1 %
OpenAI o4-mini	92,7 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	92,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
Gemini 3 Pro	91,9 %
GPT-5 Pro	88,4 %
OpenAI o3	83,3 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	82,8 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	82,4 %
GPT-5 mini	82,3 %
OpenAI o4-mini	81,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	83,3 %
Kimi K2 Thinking	83,1 %
MiniMax-M2	83 %
GLM-4.6	82,8 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	93,55 %
Gemini 3 Pro	85,4 %
Claude Sonnet 4.5	84,7 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	80,3 %
GPT-5.1	80,2 %
GPT-5	80,1 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	59,3 %
Kimi K2 Thinking	47,1 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	46,4 %
MiniMax-M2	46,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Mixture-of-Experts Transformer mit DSA
Input Kontextlänge	131,07k
Output Kontextlänge	64k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Thinking with Tools	Reasoning wurde auf aktive Verwendung von Tools trainiert
DeepSeek Sparse Attention	Indexierungsmechanismus, der relevante Token auswählt, anstatt gesamten Kontext zu betrachten.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Für Einsatz als AI Agent trainiert
DeepSeek v3.2 Thinking kombiniert Chain-of-Thought Thinking mit Tool-Use Fähigkeiten und eignet sich somit hervorragend für den Einsatz als KI Agent.
Kontext-Effizienz durch DSA
Dank DSA kann sehr langer Input-Kontext kostengünstig verarbeitet werden.
Absoluter Preis-/ Leistungssieger
DeepSeek v3.2 Thinking erreicht Benchmark Scores, die sich mit GPT-5 (high) und Claude Sonnet 4.5 vergleichen lassen, zu einem Bruchteil des Preises.

Nachteile

Reduzierte Token-Limits
Sowohl die gesamte Kontextfensterlänge von ca. 131k Tokens, als auch der maximale Output von 64k Tokens sind sehr begrenzt im Vergleich zu anderen Modellen.
Politischer Bias
Wie andere chinesische Modelle auch, muss davon ausgegangen werden, dass ein politischer Bias in die Modelle eintrainiert wurde.

Vergleiche DeepSeek-v3.2 mit anderen LLMs

Vergleiche DeepSeek-v3.2 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %

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Provider & APIs

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