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DeepSeek V3.2 ExpOPEN
DeepSeek-V3.2-Exp ist ein experimentelles großes Sprachmodell, das von DeepSeek als Zwischenschritt zwischen V3.1 und zukünftigen Architekturen veröffentlicht wurde.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.31 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 54% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 4 von 14 DeepSeek Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für DeepSeek V3.2 Exp, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Für dasselbe Budget bietet DeepSeek V3.2 Exp 13-mal mehr Leistung. Open weights bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten können und nichts pro Token bezahlen müssen.
Modelle auf diesem Niveau kosten $1.08 pro 1M Tokens (Median von 18) — dieses kostet $0.31.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 und 11 mehr
Über dieses Modell
DeepSeek V3.2 Exp ist ein Open-Weight-KI-Modell von DeepSeek. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Listenpreise für gehostete APIs, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie Komfort dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist DeepSeek V3.2 Exp?
DeepSeek V3.2 Exp ist ein KI-Sprachmodell von DeepSeek. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 25.9 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist DeepSeek V3.2 Exp kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können DeepSeek V3.2 Exp selbst hosten und nichts pro Token zahlen. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei $0.27 pro Million Eingabetokens und $0.41 pro Million Ausgabetokens.
Worin ist DeepSeek V3.2 Exp gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 79.7%, MMLU-Pro 85%, Humanity's Last Exam 14.9%, Long Context Reasoning 72.3%, LiveCodeBench 78.9%, SciCode 37.7%, AIME 2025 87.7%, IFBench 54.1%, τ²-Bench 33.9%, Terminal-Bench Hard 31.1%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.
Kann ich DeepSeek V3.2 Exp selbst hosten?
Ja. DeepSeek V3.2 Exp hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.