DeepSeek V3.2 est, selon DeepSeek, un modèle de raisonnement pensé pour les agents, publié le 1er décembre 2025. Selon OpenRouter, il lit du texte, appelle des outils et produit des sorties structurées.
DeepSeek V3.2 était, à sa sortie, le successeur officiel de DeepSeek V3.2 Exp, selon DeepSeek. Son architecture était exactement la même que celle de son prédécesseur, selon DeepSeek. Sur OpenRouter, la version Exp avait déjà une fenêtre de contexte de 163 840 tokens. Le tableau d’écart met les deux versions côte à côte.
À sa sortie, le modèle était le premier de DeepSeek à intégrer la réflexion directement dans l’utilisation d’outils, selon DeepSeek. Il prenait en charge les outils avec ou sans réflexion, selon DeepSeek. Son gabarit de conversation changeait nettement par rapport aux versions précédentes, avec un nouveau format d’appel d’outils et la prise en charge de la réflexion avec outils, selon DeepSeek.
Par rapport à la version précédente
DeepSeek V3.2 est lancé le 1er décembre 2025 en même temps que DeepSeek V3.2 Speciale, deux modèles de raisonnement pensés pour les agents selon DeepSeek. À sa sortie, la version standard équilibre le raisonnement et la longueur des réponses ; l’entreprise la présente comme un modèle du quotidien au niveau de GPT-5.
À sa sortie, la version Speciale pousse le raisonnement au maximum et consomme davantage de tokens, les unités de texte traitées par le modèle, selon DeepSeek. À sa sortie, elle est proposée uniquement par l’API, l’interface de programmation, sans appel d’outils. À sa sortie, son accès passe par une adresse temporaire ouverte jusqu’au 15 décembre 2025 à 15 h 59 (UTC), au même prix que la version standard, selon DeepSeek.
DeepSeek V3.2 était disponible à sa sortie dans l’application, sur le web et par l’API de DeepSeek, selon l’éditeur.
Selon DeepSeek, en mode réflexion, le modèle obtient 93,1 sur AIME 2025 et 92,5 sur HMMT de février 2025.
Sur OpenRouter, le modèle prend en charge l’appel d’outils et les sorties structurées. Selon DeepSeek, en mode réflexion, il résout 73,1 % de SWE Verified et obtient 46,4 sur Terminal Bench 2.0, ce dernier score étant mesuré avec le cadre Claude Code.
Le score est un Elo calculé par Arena, d'après des duels à l'aveugle : plus il est haut, plus le modèle l'emporte souvent face aux autres. Quand un modèle existe en plusieurs niveaux de réflexion, seul son meilleur score est retenu.
DeepSeek V3.2 atteint, à sa sortie et selon DeepSeek, des performances proches de GPT-5 High sur les tâches de raisonnement, un peu en dessous de Gemini 3.0 Pro.
En mode réflexion, le modèle obtient, selon le rapport technique de DeepSeek publié à sa sortie, 85,0 sur MMLU-Pro, 82,4 sur GPQA Diamond et 25,1 sur Humanity’s Last Exam (HLE). Pour le code, il atteint 83,3 sur LiveCodeBench et 2386 sur Codeforces, selon DeepSeek. Selon DeepSeek, sur les évaluations d’agent, il résout 70,2 % de SWE Multilingual et obtient 51,4 sur BrowseComp, un score porté à 67,6 avec sa technique de gestion du contexte.
DeepSeek V3.2 a la réflexion désactivée par défaut sur OpenRouter. Sur OpenRouter, cette réflexion n’est pas obligatoire et peut être désactivée. Pour un déploiement local, DeepSeek recommande une température de 1,0 et un top_p de 0,95.
DeepSeek V3.2 est sorti le 1er décembre 2025. La liste des caractéristiques rassemble les repères techniques du modèle.
Sur OpenRouter, le modèle lit du texte en entrée, et sa fenêtre de contexte est de 163 840 tokens. Selon le rapport technique de DeepSeek, il prend en charge un contexte de 128K tokens au plus. Son dépôt et ses poids sont publiés sous licence MIT, selon DeepSeek. Face à DeepSeek V3.1 Terminus, sa seule modification d’architecture est l’ajout de DeepSeek Sparse Attention (DSA), une attention clairsemée, selon le rapport technique de DeepSeek.
Chat 
Code 
toolsstructured_outputstemperaturetop_preasoningseedstoplogprobsresponse_formatmax_tokensDeepSeek V3.2 a été publié avec ses poids en open source sur Hugging Face, selon DeepSeek. Il reprend, selon l’entreprise, la structure de DeepSeek V3.2 Exp, dont le dépôt explique l’exécution en local. À sa sortie, le modèle était accessible dans l’application, sur le web et par l’API de DeepSeek, selon l’entreprise. Les cartes d’accès donnent les derniers prix relevés.
Servi par d'autres hébergeurs que DeepSeek, selon OpenRouter
Chez OpenRouter (relevé du 05/10/2026) : 0,26 $ / M tokens en entrée, 0,42 $ / M tokens en sortie.
Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.
DeepSeek V3.2 appartient à la famille DeepSeek V, dont DeepSeek V3 est sorti le 26 décembre 2024. Puis DeepSeek V3 0324 est sorti le 24 mars 2025. La frise des versions situe le modèle parmi les jalons de sa famille avec leurs dates de sortie.
DeepSeek V3.1 est sorti le 21 août 2025. Avec une sortie le 22 septembre 2025, DeepSeek V3.1 Terminus lui a fait suite dans la chronologie. Ensuite, DeepSeek V3.2 Exp est sorti le 29 septembre 2025. DeepSeek V3.2 a été publié le 1er décembre 2025, après cette version expérimentale.
| Repères | DeepSeek V3.2Vous êtes ici | DeepSeek V3 | DeepSeek V3 0324 | DeepSeek V3.1 | DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.2 Exp |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Score | 1392 | 1417 | 1425 | |||
| Sortie | ||||||
| Contexte | 164 k tokens | 164 k tokens | 164 k tokens | 164 k tokens | 164 k tokens | 164 k tokens |
| Prix d'entrée | 0,26 $ / M tokens | 0,26 $ / M tokens | 0,29 $ / M tokens | 0,25 $ / M tokens | 0,30 $ / M tokens | 0,27 $ / M tokens |
| Prix de sortie | 0,42 $ / M tokens | 1,03 $ / M tokens | 1,14 $ / M tokens | 0,95 $ / M tokens | 1 $ / M tokens | 0,41 $ / M tokens |
| Entrées | Texte | Texte | Texte | Texte | Texte | Texte |
| Réflexion | Sur demande | Non prise en charge | Non prise en charge | Facultative | Facultative | Facultative |
| Tâches | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | |||
| Ce qui le distingue | DeepSeek V3.2 est, selon DeepSeek, un modèle de raisonnement pensé pour les agents, publié le 1er décembre 2025. Selon OpenRouter, il lit du texte, appelle des outils et produit des sorties structurées. | DeepSeek V3, publié par DeepSeek le 26 décembre 2024, lit du texte et produit des réponses textuelles. Il sert à la conversation, aux mathématiques et au code. | DeepSeek V3.1 est un modèle publié par DeepSeek, sorti le 21 août 2025. Sur OpenRouter, il accepte du texte, produit des sorties structurées et peut appeler des outils. | DeepSeek V3.1 Terminus est la mise à jour de DeepSeek V3.1 que DeepSeek publie le 22 septembre 2025. Selon DeepSeek, elle réduit les réponses qui mêlent chinois et anglais et améliore les performances du modèle en agent de code et en agent de recherche. | DeepSeek V3.2 Exp est une version expérimentale publiée le 29 septembre 2025 par DeepSeek. Sur OpenRouter, il lit du texte, appelle des outils et produit des sorties structurées. |
Les repères sont ceux renseignés dans l'annuaire ; un repère absent de toutes les versions sélectionnées n'est pas affiché. Comparaison complète dans le comparateur
DeepSeek V3.2 est sorti le 1er décembre 2025. Selon DeepSeek, DeepSeek V3.2 Speciale a été lancé le même jour.
DeepSeek V3.2 est précédé par DeepSeek V3.2 Exp dans la gamme. La version précédente porte le suffixe Exp.
DeepSeek V3.2 Speciale pousse le raisonnement au maximum, selon DeepSeek. À sa sortie, cette variante est proposée uniquement par l’API. Elle ne prend alors pas en charge l’appel d’outils.
DeepSeek V3.2 dispose d’une fenêtre de contexte de 163 840 tokens sur OpenRouter. Cette valeur décrit la fenêtre de contexte du modèle sur cette plateforme.
DeepSeek V3.2 est publié sous licence MIT pour son dépôt, selon DeepSeek. Ses poids sont également publiés sous cette licence.
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