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DeepSeek V3.2OPEN
DeepSeek-V3.2 ist ein großes Sprachmodell, das darauf ausgelegt ist, hohe Rechenleistung mit starkem reasoning und agentischer Werkzeugnutzung zu harmonisieren.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.29 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 55% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 3 von 14 DeepSeek Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für DeepSeek V3.2, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Non-reasoning.
Für dasselbe Budget bietet DeepSeek V3.2 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 $0.96 pro 1M Tokens (Median von 21) — dieses kostet $0.29.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 und 12 mehr
Über dieses Modell
DeepSeek V3.2 ist ein open-weight KI-Modell von DeepSeek. Sie können es kostenlos herunterladen und self-hosted betreiben; die unten aufgeführten Preise sind die Listenpreise der gehosteten API, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie den Komfort dem Self-Hosting vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 ist ein KI-Sprachmodell von DeepSeek. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 25.1 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist DeepSeek V3.2 kostenlos?
Die Gewichte sind frei und offen – Sie können DeepSeek V3.2 selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,26 $ pro Million Eingabe-Token und 0,38 $ pro Million Ausgabe-Token.
Worin ist DeepSeek V3.2 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 75.1%, MMLU-Pro 83.7%, Humanity's Last Exam 11.2%, Long Context Reasoning 42.7%, LiveCodeBench 59.3%, SciCode 38.7%, AIME 2025 59%, IFBench 49%, τ²-Bench 78.9%, Terminal-Bench Hard 32.6%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.
Kann ich DeepSeek V3.2 selbst hosten?
Ja. DeepSeek V3.2 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.