DeepSeek V3.2
#30 in Open-Source-SprachmodelleDeepSeek · v3.2 · seit 2025-12-01 · 37× · zuletzt 14. Aug. 2026
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Momentum
DeepSeek V3.2 ist ein Open-Source-Sprachmodell (MoE-Architektur) von DeepSeek mit 685 Milliarden Gesamtparametern (671B Hauptmodell + 14B MTP-Modul), wobei pro Token nur ~37B Parameter aktiviert werden. Es wurde am 1. Dezember 2025 veröffentlicht und führt mit DeepSeek Sparse Attention (DSA) einen neuartigen, feinkörnigen Sparse-Attention-Mechanismus ein, der Rechenkomplexität und KV-Cache-Bedarf bei langen Kontexten deutlich reduziert. Das Modell ist als „Agent-first"-System konzipiert: Es integriert erstmals Thinking (Kettendenken) direkt in Tool-Use und unterstützt beide Modi (Thinking und Non-Thinking). Modellgewichte und Code stehen unter der MIT-Lizenz zur Verfügung.
Momentum-Verlauf
19.05.17.08.
Features
| Kontextfenster (Token) | 163.840 Token (max. Kontextlänge; laut offiziellem Tech-Report: 128K native, erweitert auf ~163K) |
| Lizenz | MIT License (Modellgewichte und Code) |
| Multimodalität | Nur Text (kein natives Bild-/Audio-/Video-Input); dediziertes multimodales Modell ist DeepSeek-VL2 (separates Produkt) |
| Plattform | DeepSeek Web, App, API (deepseek-chat); Modellgewichte auf Hugging Face & GitHub; unterstützte Inference-Frameworks: SGLang, vLLM (Day-0-Support); auch auf Microsoft Azure Foundry verfügbar |
| Preis | Kostenlos nutzbar über DeepSeek Web & App; API: ab $0,028/1M Input-Token (Cache Hit) bis $0,28/1M Input-Token (Cache Miss), $0,42/1M Output-Token |
| Preis pro 1M Token | $0,28 / 1M Input-Token (Cache Miss); $0,028 / 1M Input-Token (Cache Hit, 90 % Rabatt); $0,42 / 1M Output-Token – via DeepSeek Official API |
| Release-Datum | 1. Dezember 2025 |