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DeepSeek V3.2 ExpOPEN
DeepSeek-V3.2-Exp è un modello linguistico di grandi dimensioni sperimentale rilasciato da DeepSeek come passo intermedio tra V3.1 e architetture future.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.31 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 54% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 4 di 14 modelli DeepSeek monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per DeepSeek V3.2 Exp, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Reasoning.
Con lo stesso budget, DeepSeek V3.2 Exp offre 13 volte più capacità. Open weights significano anche che può essere self-hosted e non pagherà nulla per token.
I modelli a questo livello costano $1.08 per 1M token (mediana di 18) — questo costa $0.31.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 e 11 in più
Informazioni su questo modello
DeepSeek V3.2 Exp è un modello AI open-weight di DeepSeek. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è DeepSeek V3.2 Exp?
DeepSeek V3.2 Exp è un modello di linguaggio AI di DeepSeek. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 25.9 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
DeepSeek V3.2 Exp è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare DeepSeek V3.2 Exp autonomamente e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.27 per milione di token in input e $0.41 per milione di token in output.
A cosa serve DeepSeek V3.2 Exp?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.
Posso ospitare DeepSeek V3.2 Exp in modo autonomo?
Sì. DeepSeek V3.2 Exp ha open weights, quindi può essere scaricato e eseguito sulla propria GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.