DeepSeek V3.2vsDeepSeek-V3.1
在 5 个共同 benchmark 中，DeepSeek V3.2 整体领先：DeepSeek V3.2 领先 5 项，DeepSeek-V3.1 领先 0 项，持平 0 项，平均分差 +6.36。
DeepSeek V3.2
DeepSeek-AI · 2025-12-01 · 推理大模型
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-AI · 2025-08-20 · 聊天大模型
DeepSeek V3.25 项(100%)(0%)0 项DeepSeek-V3.1
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 5 项。
Coding and Software Engineer
DeepSeek V3.2 领先 2/2| 评测项 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek-V3.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 83.3021 / 123Thinking (No Tools) | 74.8041 / 123 | +8.50 |
| SWE-bench Verified | 73.1049 / 112 | 6674 / 112 | +7.10 |
General Knowledge
DeepSeek V3.2 领先 2/2| 评测项 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek-V3.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| HLE | 25.10102 / 172Thinking (No Tools) | 15.90133 / 172 | +9.20 |
| GPQA Diamond | 82.4069 / 187Thinking (No Tools) | 80.1081 / 187 | +2.30 |
Math and Reasoning
DeepSeek V3.2 领先 1/1| 评测项 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek-V3.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| AIME2025 | 93.1030 / 107Thinking (No Tools) | 88.4043 / 107 | +4.70 |
规格对比
| 字段 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| 发布机构 | DeepSeek-AI | DeepSeek-AI |
| 发布时间 | 2025-12-01 | 2025-08-20 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 聊天大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 6710亿 | 6710亿 |
| 上下文长度 | 128K | 128K |
| 最大输出 | 8K | 8K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.28 / 1M tokens | $0.56 / 1M tokens |
| 文本输出 | $0.42 / 1M tokens | $1.68 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.028 / 1M tokens | $0.28 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $0.28 / 1M tokens | $0.56 / 1M tokens |
小结
- DeepSeek V3.2在以下类目领先:Coding and Software Engineer (2/2)、General Knowledge (2/2)、Math and Reasoning (1/1)
5 个共同 benchmark 上，DeepSeek V3.2 平均高出 6.36 分。
单项差距最大的 benchmark：HLE — DeepSeek V3.2 25.10，DeepSeek-V3.1 15.90（分差 +9.20）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。