DeepSeek • LLM
DeepSeek-V3.2-Speciale is a high-compute variant of DeepSeek-V3.2 optimized for maximum reasoning and agentic performance. It builds on DeepSeek Sparse Attention (DSA) for efficient long-context processing, then scales post-training reinforcement learning...
Context Window
164K tokens
Preço Input/1M
—
Preço Output/1M
—
Parâmetros
—
Max Output
164K tokens
Resultados do DeepSeek V3.2 Speciale nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 35.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 90.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| SciCode | 44.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 37.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 86.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 59.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 97.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Math Index | 96.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 29.4 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 87.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| MMLU Pro | 86.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 64.0 | 100.0 | — |
| HLE | 26.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 0.0 | 100.0 | — |
O DeepSeek V3.2 Speciale 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.
O DeepSeek V3.2 Speciale não tem precificação pública disponível no momento. Alguns modelos oferecem acesso via planos enterprise ou programas de pesquisa. Consulte o site oficial da DeepSeek para informações atualizadas sobre disponibilidade e preços.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar.
O DeepSeek V3.2 Speciale foi avaliado em 14 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. 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.
O DeepSeek V3.2 Speciale é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o DeepSeek V3.2 Speciale 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.
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 Speciale 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.
DeepSeek-V3.2-Speciale is a high-compute variant of DeepSeek-V3.2 optimized for maximum reasoning and agentic performance. It builds on DeepSeek Sparse Attention (DSA) for efficient long-context processing, then scales post-training reinforcement learning...
O DeepSeek V3.2 Speciale não tem precificação pública por token disponível no momento. Consulte o site oficial da DeepSeek para informações atualizadas.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o DeepSeek V3.2 Speciale, 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.
Nos benchmarks disponíveis, o DeepSeek V3.2 Speciale obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 35/100, LiveCodeBench: 90/100, SciCode: 44/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o DeepSeek V3.2 Speciale 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 →