Компания заявляет, что модель достигла уровня GPT-5.
DeepSeek официально анонсировала версию V3.2 — обновление, которое компания считает самым значимым с момента появления линейки. В релиз вошли сразу две модели, и одна из них уже привлекла внимание благодаря результатам на международных олимпиадах по математике и информатике.
В основе релиза лежит идея расширить возможности систем в области рассуждений, планирования и анализа задач, а также улучшить взаимодействие с инструментами. Основная модель DeepSeek-V3.2 позиционируется как универсальная: она уменьшает длину генерируемых ответов и ускоряет реакцию в сценариях повседневного использования. В тестах на вывод компания утверждает, что модель достигла уровня GPT-5, уступив лишь флагманскому Gemini-3.0-Pro. В сравнении с Kimi-K2-Thinking удалось значительно сократить вычислительные затраты, что актуально для массовых применений.
Значительно больше интереса вызвала вторая модель — DeepSeek-V3.2-Speciale. Это экспериментальная версия, ориентированная на логическое мышление, длительные цепочки рассуждений и проверку математических доказательств. Специальная редакция сочетает в себе разработки предыдущих проектов DeepSeek, включая модуль доказательства теорем Math-V2, и демонстрирует результаты, которых открытые модели ранее не достигали. По официальным данным, Speciale завоевала золотые медали на IMO 2025 и CMO 2025, а также заняла высокие места на ICPC и IOI, продемонстрировав уровень, близкий к лучшим закрытым ИИ.
Тем не менее, высокая точность требует больших ресурсов: модель потребляет значительно больше токенов, поэтому на данный момент доступна только как временный API для исследовательского сообщества. DeepSeek подчеркивает, что Speciale не оптимизирована для бытовых задач и не предназначена для повседневного общения.
Ключевым изменением в V3.2 стало внедрение инструментов: теперь режим мышления не блокирует доступ к ним. Компания разработала метод синтеза данных для обучения агентов, создав более 1800 сред и свыше 85 тысяч инструкций повышенной сложности. Это значительно улучшило способность модели обобщать и справляться с нест
Фото: hi-tech.mail.ru