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DeepSeek오픈소스
DeepSeek-V3.2-Exp
DeepSeek-AI가 개발한 DeepSeek-V3.2-Exp는 DeepSeek Sparse Attention (DSA)를 최초 도입한 파운데이션 모델의 실험 버전입니다. V3.1-Terminus와 동등한 성능을 유지하면서도, 긴 컨텍스트 시나리오에서 추론 속도를 크게 개선했습니다.
파라미터
Undisclosed
컨텍스트
라이선스
MIT
출시일
2025-09-29
API 가격
이 모델의 API 가격 정보는 현재 공개되지 않았습니다
강점
- ・긴 컨텍스트에서 빠른 추론
- ・DSA 아키텍처를 통한 효율적인 어텐션
- ・API 비용 대폭 절감
약점
- ・실험 버전 상태
- ・이전 버전과 동일한 성능
- ・비최종 릴리스로서의 불안정성
활용 사례
- ・긴 컨텍스트 문서 분석
- ・비용 최적화 API 구현
- ・빠른 응답이 필요한 대화
심층 분석
Parameters
685B MoE
Architecture
DeepSeek Sparse Attention (DSA)
Pricing
$0.14/$0.21 per 1M tokens
50% cheaper than V3.1-Terminus
Release Date
September 29, 2025
강점
- ・Introduces DSA (O(L²)→O(Lk))
- ・50%+ price reduction vs V3.1-Terminus
- ・Improved long-context efficiency
- ・Open-source with GPU kernels
약점
- ・Experimental, not production
- ・Comparable to V3.1-Terminus
- ・Superseded by V3.2
- ・Limited benchmark data
경쟁사 비교
| Model | SWE | Price |
|---|---|---|
| V3.1-Terminus | 66.0% | $0.30/$0.95 |
| V3.2 | 73.1% | $0.28/$0.42 |
DeepSeek-V3.2-Exp introduced DeepSeek Sparse Attention (DSA), reducing attention complexity from O(L²) to O(Lk). 50%+ cheaper than V3.1-Terminus.
분석 생성일: 2026-05-24