DeepSeek V3.2 Speciale
DeepSeekDeepSeekオープンウエイトMIT · 商用利用可
説明
DeepSeek-V3.2-Speciale is a specialized variant of DeepSeek-V3.2, optimized for enhanced performance on specific tasks.
リリース日
2025-12-01
パラメータ
685.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
text
能力レーダー
43
general
79
coding
95
reasoning
60
science
50
agents
0
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| エージェント能力 | 118 | 34.0 | LS |
| コーディングランキング | 71 | 76.0 | AA |
| 総合ランキング | 247 | 48.0 | AA |
| 科学 | 80 | 72.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
t2-bench
80.3%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
46.4%自己申告
Toolathlon
35.2%自己申告
Code
SWE-Bench Verified
73.1%自己申告
Math
HMMT 2025
99.2%自己申告
AIME 2025
96.0%自己申告
CodeForces
0.90 / 3000自己申告
Humanity's Last Exam
30.6%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Math Index(Artificial Analysis)96.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)22.6
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))1.0
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))0.9
Lcr(Artificial Analysis)0.6
Ifbench(Google Research (2023))0.6
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))0.0
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Math80
Frontend Development70
General70
Reasoning60
Code60
Agents50
Tool Calling50
Vision30
価格設定
入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料
速度
トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
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