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DeepSeek V3.2OPEN
DeepSeek-V3.2 è un grande modello linguistico progettato per armonizzare alta efficienza computazionale con forti prestazioni di ragionamento e utilizzo di strumenti agentici.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.29 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 55% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 3 di 14 modelli DeepSeek monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per DeepSeek V3.2, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Non-reasoning.
Per lo stesso budget, DeepSeek V3.2 offre 13 volte più capacità. Gli open weights significano anche che può auto-ospitarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.96 per 1M token (mediana di 21) — questo costa $0.29.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 e 12 in più
Informazioni su questo modello
DeepSeek V3.2 è un modello AI open-weight di DeepSeek. È possibile scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi di seguito sono i listini delle API ospitate, aggiornati giornalmente, per quando si preferisce la comodità rispetto al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è DeepSeek V3.2?
DeepSeek V3.2 è un modello di linguaggio AI di DeepSeek. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 25.1 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
DeepSeek V3.2 è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi eseguire il self-hosting di DeepSeek V3.2 e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.26 per milione di token di input e $0.38 per milione di token di output.
A cosa serve DeepSeek V3.2?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.
Posso ospitare autonomamente DeepSeek V3.2?
Sì. DeepSeek V3.2 ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.