DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeekLLM

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp by DeepSeek

Open SourceAPI Disponível

Especificações

Context Window

164K tokens

Preço Input/1M

$0.27

Preço Output/1M

$0.41

Parâmetros

Max Output

66K tokens

Benchmarks

Resultados do DeepSeek V3.2 Exp nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench78.9100.0Artificial Analysis official API
LiveBench Coding73.2100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers
AA Coding Index33.3100.0Artificial Analysis official API

Data Analysis

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveBench Data Analysis44.3100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers

Language

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveBench Language65.6100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AIME 202587.7100.0Artificial Analysis official API
AA Math Index87.7100.0Artificial Analysis official API
LiveBench Math64.4100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LMArena Elo1423.02000.0Crowdsourced blind pairwise comparisons
LiveBench Global49.9100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers
AA Intelligence Index32.9100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU Pro85.0100.0Artificial Analysis official API
GPQA Diamond79.7100.0Artificial Analysis official API
LiveBench Reasoning45.5100.0Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers

Informações

Lançamento
29 de setembro de 2025
Tool Calling
❌ Não suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: DeepSeek V3.2 Exp

O que é o DeepSeek V3.2 Exp?

O DeepSeek V3.2 Exp é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela DeepSeek, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 164K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O DeepSeek V3.2 Exp é cobrado por uso, com preço de US$ 0.27/1M tokens de input e US$ 0.41/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do DeepSeek V3.2 Exp em reais fica em torno de R$ 1.67/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O DeepSeek V3.2 Exp foi avaliado em 14 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Data Analysis, Language, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O DeepSeek V3.2 Exp é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o DeepSeek V3.2 Exp compete diretamente com modelos de nível similar. A DeepSeek compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O DeepSeek V3.2 Exp suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o DeepSeek V3.2 Exp?

O DeepSeek V3.2 Exp é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela DeepSeek. É um modelo do tipo texto, de código aberto.

Quanto custa o DeepSeek V3.2 Exp?

O DeepSeek V3.2 Exp custa US$ 0.27/1M tokens de input e US$ 0.41/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O DeepSeek V3.2 Exp funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o DeepSeek V3.2 Exp, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o DeepSeek V3.2 Exp se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o DeepSeek V3.2 Exp obteve scores como: LiveCodeBench: 78.9/100, LiveBench Coding: 73.19/100, AA Coding Index: 33.3/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O DeepSeek V3.2 Exp é open source?

Sim, o DeepSeek V3.2 Exp é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →