DeepSeek-V3.2

DeepSeek
Neu an DeepSeek-V3.2 ist DeepSeek Sparse Attention als Baustein für lange Kontexte und Werkzeugaufrufe. Der veröffentlichte Aufbau umfasst 671 Milliarden Parameter im Hauptmodell, 37 Milliarden aktive Parameter und eine zusätzliche MTP-Komponente mit 14 Milliarden Parametern. Denk- und Nicht-Denkmodus bleiben bei 128.000 Token Kontext verfügbar.
V3.2 folgt auf DeepSeek-V3.2 Exp und geht DeepSeek-V4-Flash voraus.
Der Index mittelt Rangperzentile aus 10 dokumentierten Vergleichskohorten.
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Attack success rate
365 schädliche Sequenzen prüfen Sicherheitsrisiken bei mehrstufiger Werkzeugnutzung. Eine niedrigere Angriffs-Erfolgsrate ist besser. Kompetenz und Sicherheit sind getrennte Größen.
Hinweis: Tabelle 4 nennt für die Ablehnungsquote 15,43 %. Tabelle 9 desselben Papers nennt 15,34 %. Hier steht der Wert aus der direkten Einzel-gegen-Mehrfachdialog-Tabelle.
niedrigere Werte sind besserStand 9. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Refusal rate
365 schädliche Sequenzen prüfen Sicherheitsrisiken bei mehrstufiger Werkzeugnutzung. Eine niedrigere Angriffs-Erfolgsrate ist besser. Kompetenz und Sicherheit sind getrennte Größen.
Hinweis: Tabelle 4 nennt für die Ablehnungsquote 15,43 %. Tabelle 9 desselben Papers nennt 15,34 %. Hier steht der Wert aus der direkten Einzel-gegen-Mehrfachdialog-Tabelle.
höhere Werte sind besserStand 9. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
DeepSeek-V3.2

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)46,6 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 671 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 37 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 128.000 TokenQuelle |
| Hinweise | 671B Serving-Hauptmodell, 14B MTP-Trainingsmodul separat (685B ausgelieferte Gewichte), 256 Experten, 37B aktiv pro Token, 128K KontextQuelle |
| Lizenz | MITQuelle |
| Parameter | 671 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 37 Mrd.Quelle |
| Architektur | MoE with DeepSeek Sparse Attention and tool-integrated reasoningQuelle |
| Reasoning-Modus | thinking and non-thinkingQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Maximale Ausgabe | 32.768 TokenQuelle |
Marktpreis: Median aus 12 OpenRouter-Endpunkten von 12 Anbietern (repräsentativ: SiliconFlow), beobachtet am 15. Oktober 2026. Cache-Preise unterscheiden sich je Anbieter und werden nicht ausgewiesen.
DeepSeek identifies V3.2 as the official successor to V3.2-Exp.
DeepSeek-V3.2 release (2026-09-09)DeepSeek documents the legacy chat and reasoner API names moving from V3.2 to V4-Flash. V4-Pro is a separate tier, not the successor recorded here.
DeepSeek API changelog (2026-09-22)