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DeepSeek-V3.2: Effizienter Transformer für Langkontext-Aufgaben
Veröffentlicht am 1. Dezember 2025 als Teil der DeepSeek-Serie, steht DeepSeek-V3.2 neben DeepSeek-V3 und wird als forschungsorientiertes Modell positioniert, das effizientere Transformer-Architekturen untersucht.
Entwickelt, um die Inferenz-Effizienz in Langkontext-Szenarien zu verbessern, während gleichzeitig eine starke Ausgabegüte beibehalten wird. Es dient als zuverlässige Option für Experimente und das Handling von großflächigen Kontexten. Diese Stärken machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Forschungs-Workflows, leistungsorientierte Anwendungen und Aufgaben, die erweitertes kontextuelles Schließen mit optimierter Rechenressourcennutzung erfordern.
DeepSeek-V3.2: Wichtige Spezifikationen
Hier finden Sie die wichtigsten Spezifikationen von DeepSeek-V3.2 und wie sie sich im praktischen Einsatz auswirken.
- Kontextfenster - 163.800 Tokens: Diese beträchtliche Kontextkapazität ermöglicht es DeepSeek-V3.2, längere Gespräche oder Dokumente zu verfolgen und dabei frühere Informationen für mehrstufiges Schließen zugänglich zu halten.
- Maximale Ausgabelänge - 65.500 Tokens: Das Modell kann erweiterte, detaillierte Antworten erzeugen, die umfassende Erklärungen, strukturierte Berichte und längere Inhalte in einem Durchgang unterstützen.
- Geschwindigkeit und Effizienz - Moderat getaktete Leistung: DeepSeek-V3.2 antwortet in einem stetigen, ruhigen Tempo, was es für Aufgaben geeignet macht, bei denen durchdachte Verarbeitung wichtiger ist als rohe Geschwindigkeit.
- Kosteneffizienz - Positioniert in einer Niedrigkosten-Nutzungskategorie: Die erschwinglichen Betriebskosten machen es praktisch für häufige oder hochvolumige Workloads, die stabile Ausgaben ohne hohe Ausgaben erfordern.
- Schlussfolgerung und Genauigkeit - Hohe Schlussfolgerungskapazität: Das Modell bewältigt alltägliche Logik, Analysen und mehrstufige Aufgaben mit zuverlässiger Klarheit und bietet starke Leistung für eine breite Palette gängiger Anwendungen.
- Multimodale Fähigkeiten - Nur Text-Eingabe und -Ausgabe: DeepSeek-V3.2 ist für rein textbasierte Interaktionen optimiert und eignet sich daher gut für Schreib-, Analyse- und Gesprächsaufgaben, bei denen keine Bild- oder Codeverarbeitung erforderlich ist.
Vergleiche DeepSeek-V3.2, DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3
Ein kurzer Überblick, wie sich die Modelle in Leistung, Geschwindigkeit und Einsatzzwecken unterscheiden.
| Funktion | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-V3 |
|---|---|---|---|
| Wissensstand | Jan. 2025 | Jan. 2025 | Dez. 2024 |
| Kontextfenster (Tokens) | 163.800 | 163.800 | 163.800 |
| Max. Ausgabe-Tokens | 65.500 | 163.800 | 163.800 |
| Eingabemodalitäten | Text | Text | Text |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text | Text |
| Latenz (OpenRouter-Daten) | 1,24s | 1,29s | 1,30s |
| Geschwindigkeit | Medium (geringe Latenz) | Schneller als DeepSeek-V3 | Medium (relatively slow in the DeepSeek lineup) |
| Kosten pro 1 Mio. Tokens (Input / Output) | 0,28 $ / 0,42 $ | 0,2 $ / 4,5 $ | 0,3 $ / 1,2 $ |
| Logikleistung | Hoch | Hoch | Average |
| Coding-Leistung (auf SWE-bench Verified) | 57,80 % | 49,20 % | 42 % |
| Am besten geeignet für | Verbesserung der Inferenz-Effizienz in Langkontext-Szenarien bei gleichzeitiger Beibehaltung der Ausgabegüte | Fortgeschrittene Schlussfolgerungsaufgaben, Programmierung und allgemeine Logik | long-document processing, multi-document summarization, content generation, analytical reasoning |
Quelle: DeepSeek-V3.2 Dokumentation
Beste Anwendungsfälle für DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 eignet sich am besten für Aufgaben, die auf erweiterten Informationen und stabiler Leistung basieren.
- Für Studierende und Lernende: Verwende DeepSeek-V3.2, um durch lange Lesetexte zu arbeiten, mehrteilige Materialien zu verstehen und Erklärungen zu verfolgen, die über längere Inhalte hinweg konsistent bleiben.
- Für Entwickler: Verwalte große Codebasen, analysiere lange Logdateien und baue Tools, die von effizientem, lang-kontextuellem Schließen profitieren, ohne dabei an Genauigkeit zu verlieren.
- Für Unternehmen und Teams: Bearbeite umfangreiche Dokumente, erstelle strukturierte Zusammenfassungen und wahre Klarheit, wenn du mit langen Berichten oder mehrteiligen Informationen arbeitest.
- Für Produktteams und App-Entwickler: Erstelle Funktionen, die auf Langkontext-Verständnis angewiesen sind und ermögliche Agenten oder Tools, die Details über erweiterte Sitzungen hinweg verfolgen und zuverlässig arbeiten.
- Für Betriebs- und Support-Workflows: Überprüfe lange Problemdokumentationen, verstehe komplexe Fälle und erzeuge stabile, kontextbewusste Lösungen für fortlaufende betriebliche Aufgaben.
- Für Content- und Marketing-Helfer: Verwalte Langform-Inhalte, bewahre einen konsistenten Ton über Abschnitte hinweg und erzeuge klare, hochwertige Texte, selbst wenn du mit großen Mengen an Ausgangsmaterial arbeitest.
Wie Sie auf DeepSeek-V3.2 zugreifen
Der Zugriff auf DeepSeek-V3.2 ist einfach und du kannst die Option wählen, die am besten zu deinem Workflow passt.
1. DeepSeek API
Du kannst DeepSeek-V3.2 über die offizielle DeepSeek API nutzen. Dies erfordert einen API-Schlüssel und einen Abrechnungsplan und eignet sich ideal für Entwickler, die eine direkte Integration in Anwendungen, Automatisierungen oder benutzerdefinierte Tools wünschen.
2. EssayDone KI-Chat
Für sofortigen Zugriff ohne Setup oder Konfiguration ist DeepSeek-V3.2 im EssayDone KI-Chat verfügbar.
Es liefert die gleiche Modellleistung wie die API, jedoch in einer einfachen, benutzerfreundlichen Oberfläche, die ideal für Studierende, Autoren und Fachleute ist, die sofort loslegen möchten.
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15 Modelle verfügbar
FAQ
Häufig gestellte Fragen zu DeepSeek-V3.2.
Ja. DeepSeek-V3.2 bietet eine hohe Schlussfolgerungskapazität und liefert starke analytische Leistung, die für komplexe Aufgaben geeignet ist. Seine Schlussfolgerungsbewertung platziert es solide über dem Durchschnitt und bleibt gleichzeitig effizient für Langkontext-Nutzung.
DeepSeek-V3.2 kostet $0.28 pro 1M Eingabetokens und $0.42 pro 1M Ausgabetokens. Es ist wettbewerbsfähig im Preis und bietet starke Fähigkeiten zu niedrigen Kosten innerhalb der DeepSeek-Modellreihe.
DeepSeek-V3.2 ist für die Verbesserung der Inferenz-Effizienz in Langkontext-Szenarien optimiert, während gleichzeitig die Ausgabegüte beibehalten wird. Es glänzt bei Aufgaben, die erweiterte Dokumente, detaillierte Analysen und mehrstufige Schlussfolgerungen erfordern. Es eignet sich ideal für Nutzer, die zuverlässige Leistung bei großen oder komplexen Eingaben benötigen.
DeepSeek-V3.2 akzeptiert Texteingaben und gibt Textausgaben zurück. Es unterstützt keine multimodalen Eingaben wie Bilder oder Code, was es am besten für rein textbasierte Workflows geeignet macht.
DeepSeek-V3.2 bietet eine höhere Effizienz und verbesserte Schlussfolgerungsstabilität im Vergleich zu DeepSeek-R1. Im Vergleich zu DeepSeek-V3 bietet es eine verfeinerte Leistung, eine bessere Langkontext-Verarbeitung und eine konsistentere Ausgabegüte.
Die Nutzung von DeepSeek-V3.2 im EssayDone KI-Chat bedeutet, dass du keinen API-Schlüssel benötigst, keine täglichen Nachrichtenlimits hast und nicht auf Regionen beschränkt bist. Du kannst ChatGPT und viele andere KI-Modelle an einem Ort mit einer einzigen Zahlung und zu einem günstigeren Preis nutzen.