DeepSeek V3.2 Speciale
DeepSeekDeepSeekOpen WeightMIT · Uso Comercial
Descripción
DeepSeek-V3.2-Speciale is a specialized variant of DeepSeek-V3.2, optimized for enhanced performance on specific tasks.
Fecha de lanzamiento
2025-12-01
Parámetros
685.0B
Longitud del contexto
—
Modalidades
text
Radar de capacidades
38
general
90
coding
95
reasoning
69
science
50
agents
0
multimodal
Rankings
| Dominio | #Posición | Puntuación | Fuente |
|---|---|---|---|
| Capacidad agéntica | 82 | 39.0 | LS |
| Ranking de codificación | 130 | 77.0 | AA |
| Ranking general | 309 | 42.0 | AA |
| Ciencia | 138 | 68.0 | AA |
Puntuaciones de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
t2-bench
80.3%Aut.
Toolathlon
35.2%Aut.
Math
HMMT 2025
99.2%Aut.
AIME 2025
96.0%Aut.
CodeForces
0.90 / 3000Aut.
Reasoning
SWE-Bench Verified
73.1%Aut.
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
46.4%Aut.
Humanity's Last Exam
30.6%Aut.
Índices de evaluación AA
(Artificial Analysis)Math Index(Artificial Analysis)96.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))96.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))89.6
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))87.1
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))86.3
Lcr(Artificial Analysis)70.0
Ifbench(Google Research (2023))63.9
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))34.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))28.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)14.5
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))0.0
Puntuaciones por categoría LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Math80
Frontend Development70
General70
Reasoning60
Code60
Agents50
Tool Calling50
Vision30
Precios
Precio de entradaGratis
Precio de salidaGratis
Precio mixto (3:1)Gratis
Velocidad
Tokens/seg0.0
Retraso del primer token0.00s
Tiempo hasta la respuesta0.00s
Ranking de Precios por Proveedor
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