Китайская компания DeepSeek представила две новые открытые модели — V3.2 и V3.2 Speciale, — которые, по заявлению разработчиков, достигают уровня GPT-5 и Gemini 3.0 Pro, оставаясь при этом полностью открытыми и значительно дешевле в эксплуатации. Обе модели распространяются под лицензией MIT, а их веса и исходный код доступны публично. Это даёт разработчикам возможность использовать передовые ИИ-возможности без привязки к проприетарным API.
Снижение затрат за счёт разреженного внимания
Основу архитектуры V3.2 составляет механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA), который вместо полного перебора всех токенов анализирует лишь наиболее релевантные фрагменты длинного контекста. Благодаря этому стоимость обработки последовательности в 128K токенов упала с $2,40 до $0,70 за миллион токенов. Модели поддерживают контекст до 163 840 токенов, а цена на OpenRouter составляет около $0,28 за миллион входных и $0,40 за миллион выходных токенов.
Результаты на уровне элитных математических соревнований
V3.2 Speciale продемонстрировала выдающиеся результаты на сложных бенчмарках. На олимпиаде AIME 2025 модель достигла 96 % проходного балла, опередив GPT-5-High и Gemini 3.0 Pro. На Гарвардско-Массачусетском математическом турнире она набрала 99,2 %, а также показала уровень золотой медали на Международной математической олимпиаде. В кодинге модель решает более 73 % реальных багов из набора SWE-Verified и превосходит GPT-5-High в многошаговых задачах программирования.
Открытость против регуляторного давления
Несмотря на открытость и привлекательную цену, DeepSeek сталкивается с растущим вниманием со стороны регуляторов. Европейские власти, включая Германию и Италию, выражают обеспокоенность по поводу передачи пользовательских данных в Китай, а США рекомендуют не устанавливать решения DeepSeek на государственные устройства. Тем не менее, компания продолжает продвигать стратегию доступного и прозрачного ИИ, бросая вызов текущей экономике проприетарных систем.
