DeepSeek

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp
Dlouhý kontext Efektivita inference
💰
Vstup
$0.21/1M
📤
Výstup
$0.32/1M
📏
Kontext
163840
📝
Max výstup
N/A
Vstup: text → Výstup: text

💪 Silné stránky

Dlouhý kontext Podpora kontextu 163,840 tokenů umožňuje zpracování rozsáhlých dokumentů a komplexních konverzací.
Cena Relativně nízká cena (blend $0.24/1M) ve srovnání s jinými modely s podobnou délkou kontextu.

⚠️ Slabé stránky

Benchmark data Chybějící benchmark data znemožňují objektivní srovnání výkonu s konkurencí.
Experimentální charakter Jako experimentální model může mít nestabilní výkon nebo neočekávané chování.

Expertní hodnocení

🎯
Killer Feature
DeepSeek Sparse Attention (DSA) pro efektivní zpracování dlouhého kontextu
⚡
Skryté riziko
Chybějící benchmark data a experimentální charakter mohou vést k nepředvídatelnému chování.
✅
Doporučený scénář
Výzkum a vývoj v oblasti dlouhého kontextu a sparse attention mechanismů.

DeepSeek-V3.2-Exp je experimentální velký jazykový model vydaný společností DeepSeek jako mezikrok mezi V3.1 a budoucími architekturami. Zavádí DeepSeek Sparse Attention (DSA), mechanismus řídké pozornosti s jemnou granularitou, navržený pro zlepšení efektivity tréninku a inference ve scénářích s dlouhým kontextem při zachování kvality výstupu. Uživatelé mohou ovládat chování při usuzování pomocí booleanu reasoning enabled. Více informací v naší dokumentaci

Model byl trénován za podmínek srovnatelných s V3.1-Terminus, aby bylo umožněno přímé srovnání. Benchmarking ukazuje výkon zhruba na stejné úrovni jako V3.1 v úlohách usuzování, kódování a agentního používání nástrojů, s drobnými kompromisy a zisky v závislosti na doméně. Toto vydání se zaměřuje na validaci architektonických optimalizací pro rozšířené délky kontextu spíše než na zlepšení hrubé přesnosti úloh, což z něj činí primárně výzkumně orientovaný model pro zkoumání efektivních návrhů transformátorů.

Unikátní charakteristiky

DeepSeek V3.2 Exp je experimentální model zaměřený na validaci architektonických optimalizací pro delší kontext. Používá DeepSeek Sparse Attention (DSA) pro zlepšení efektivity tréninku a inference. Benchmark data pro přesné srovnání výkonu nejsou k dispozici.

Silné stránky

Dlouhý kontext

Podpora kontextu 163,840 tokenů umožňuje zpracování rozsáhlých dokumentů a komplexních konverzací.

Cena

Relativně nízká cena (blend $0.24/1M) ve srovnání s jinými modely s podobnou délkou kontextu.

Slabé stránky

Benchmark data

Chybějící benchmark data znemožňují objektivní srovnání výkonu s konkurencí.

Experimentální charakter

Jako experimentální model může mít nestabilní výkon nebo neočekávané chování.

Srovnání s konkurencí

MISTRALAI ministralai/ministral-14b-2512
Podobná cena vstupu i výstupu

Podobná délka kontextu, ale potenciálně lepší výkon v některých úlohách (data nejsou k dispozici).

X-AI x-ai/grok-4.1-fast
Levnější vstup i výstup

Mnohem delší kontext (2,000,000 tokenů), ale potenciálně nižší kvalita výstupu.

DEEPSEEK deepseek/deepseek-v3.2-speciale
Mírně dražší vstup i výstup

Stejná délka kontextu, potenciálně lepší výkon (data nejsou k dispozici).

GOOGLE google/gemini-3-pro-preview
Dražší vstup i výstup

Delší kontext (1,048,576 tokenů), ale vyšší cena.

Doporučení

Cílová skupina

  • Výzkumníci LLM
  • Vývojáři s dlouhými textovými daty

Vhodné pro

  • Experimentování s dlouhým kontextem
  • Testování DSA mechanismu

Nevhodné pro

  • Produkční nasazení s vysokými nároky na spolehlivost
  • Aplikace vyžadující špičkový výkon v češtině

Verdikt

DeepSeek V3.2 Exp je vhodný pro výzkumníky a vývojáře, kteří chtějí experimentovat s dlouhým kontextem a DSA. Pro produkční nasazení s vysokými nároky na spolehlivost a výkon se doporučuje zvážit jiné modely.