DEEPSEEK

DeepSeek v3.2

Максимум логики и анализа

Категория

Языковая

Модальность

Текст · Tools

Контекст

—

Релиз

—

Запустить модель Рассчитать стоимость

Сильные стороны

Для чего эта модель — лучший выбор

Огромный контекст 128K — целые репозитории и длинные PDF
DeepSeek Sparse Attention: быстро и дёшево на длинных входах
Сильный кодинг и математика на уровне V3.1-Terminus
Нативное tool-use для агентов и пайплайнов
Open-source: прозрачные веса и низкая цена токена

Ограничения

Где другую модель лучше взять

Цензура и мировоззренческие ограничения китайской модели
Нет встроенного поиска по интернету
Не генерирует изображения и видео
Это не reasoning-модель — для глубоких рассуждений лучше серия R
На редких языках качество ниже, чем у GPT-5

Пример

Как отвечает DeepSeek v3.2

Запрос

Проанализируй прикреплённый репозиторий на 100К токенов и выпиши топ-10 мест, где можно отказаться от O(n²) в пользу O(n log n). Объясни, почему именно эти участки критичны.

DeepSeek v3.2

Разобрал 47 файлов. 1) utils/search.py:42 — линейный поиск в горячем цикле, замена на хэш-сет. 2) services/matcher.py:118 — вложенный for по пользователям, кандидат на индекс. 3) analytics/agg.py:201 — сортировка в O(n²), меняется на heapq.nlargest. Подробные патчи и бенчмарки прилагаю ниже.

Где используют

Четыре сценария, в которых она окупает себя

Ревью больших репозиториев

128K контекста влезает без сплитов

Длинные документы

Анализ PDF, отчётов и контрактов целиком

Агенты и тулчейны

Нативный tool-use в одной модели

Кодовые миграции

Дёшево по сравнению с GPT-5 и Sonnet

О модели

Подробнее о DeepSeek v3.2

DeepSeek v3.2 онлайн — открытая нейросеть для кода и логики

DeepSeek v3.2-Exp — флагманская open-source модель от DeepSeek с MoE-архитектурой на 685 млрд параметров и 37 млрд активных на токен. Релиз — сентябрь 2025. Пробуй её на NetRoom: без VPN, без иностранной карты, прямо в браузере.

Что нового в DeepSeek v3.2

Главная фишка релиза — DeepSeek Sparse Attention (DSA). Это разреженное внимание, в котором lightning-индексер выбирает 2048 ключевых токенов на каждый запрос. Качество остаётся на уровне V3.1-Terminus, а вычисления на длинном контексте — заметно дешевле и быстрее. На практике это значит, что анализ 100K-токенового PDF, ревью большого репозитория или обработка квартала переписок поддержки больше не упирается в счёт за API.

Контекстное окно — 128K токенов. Хватает на полный кодовый репозиторий среднего сервиса, длинный юридический договор или серию длинных тикетов в одном промпте.

Сильные стороны

На стандартных бенчмарках V3.2 идёт наравне с V3.1-Terminus, а на задачах с длинным контекстом (Fiction.liveBench) — стабильно лучше. Сильный кодинг и математика, нативная поддержка tool-use для агентских пайплайнов. Веса открытые: можно интегрировать через API без vendor lock-in или поднять локально.

Кому подойдёт DeepSeek v3.2

Разработчикам — для ревью PR, миграций между фреймворками и рефакторинга больших модулей в один заход без чанкинга. Аналитикам и арбитражникам — для парсинга длинных документов, отчётов и тендерной документации. Командам, которые упёрлись в стоимость GPT-5 или Claude Sonnet и хотят сопоставимое качество за заметно меньшую цену токена.

Почему DeepSeek через NetRoom

Прямой доступ к DeepSeek из РФ часто требует VPN и зарубежной карты. На NetRoom модель доступна бесплатно онлайн через единый чат — оплата через российские методы, без танцев с регистрацией и Cloudflare-блокировками. Заходи, пиши промпт — модель уже подключена.