> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# DeepSeek представила модели V3.2 и «олимпийскую» V3.2-Speciale
- URL: https://admin.kod.ru/deepseek-v3-2-speciale/
- Published: 2025-12-01T15:57:57.000Z
- Updated: 2026-03-15T20:56:32.000Z
- Description: Версия Speciale обошла GPT-5 High в математических тестах AIME 2025, но уступает конкурентам в общих знаниях.
- Author: Макс Варламов
- Tags: Новости, ИИ

DeepSeek-AI [выпустила](https://api-docs.deepseek.com/news/news251201?ref=admin.kod.ru) новое поколение своих языковых моделей — DeepSeek-V3.2 и V3.2-Speciale. Обновление сфокусировано на способностях к рассуждению и работе с агентами.

Ключевой особенностью релиза стала интеграция размышлений непосредственно в инструменты модели. Это позволяет нейросети эффективнее решать задачи, требующие сложной последовательности действий.

Разработчики заявляют, что модель DeepSeek-V3.2-Speciale достигла уровня «золотой медали» в международных олимпиадах по математике (IMO) и информатике (IOI).

В прямом сравнении с конкурентами ситуация выглядит следующим образом:

- Математика (AIME 2025): DeepSeek-V3.2-Speciale набрала 96,0%, обойдя GPT-5 High (94,6%) и Gemini-3.0 Pro (95,0%). Стандартная версия V3.2 показала результат 93,1%.
- Программирование (CodeForces): рейтинг версии Speciale составил 2701, что практически идентично Gemini-3.0 Pro (2708) и значительно выше GPT-5 High (2537).
- Агентные задачи (Tool-Decathlon): стандартная DeepSeek-V3.2 Thinking (35,2%) превосходит GPT-5 High (29,0%), но немного уступает Claude-4.5 Sonnet (38,6%) и Gemini-3.0 Pro (36,4%).

![Таблица сравнения результатов тестов различных языковых моделей](https://admin.kod.ru/content/images/2025/12/--------black.png)

В основе моделей лежит новая архитектура DeepSeek Sparse Attention (DSA), которая позволяет эффективно работать с длинным контекстом. 

Однако разработчики признают и недостатки: из-за меньшего объёма вычислительных ресурсов при обучении (по сравнению с конкурентами) DeepSeek-V3.2 уступает им в широте общих знаний о мире. Кроме того, для достижения высокого качества модели требуют генерации более длинных цепочек рассуждений, что сказывается на эффективности расхода токенов.

Стандартная модель уже доступна через API, веб-интерфейс и приложение — попробовать можно [по ссылке](https://chat.deepseek.com/?ref=admin.kod.ru). Версия Speciale доступна через API до 15 декабря 2025 года.