DeepSeek-AIのfoundationモデル。
パラメータ
非公開
コンテキスト長
ライセンス
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-LLM/blob/main/LICENSE-MODEL
リリース日
2025-12-01
日本語性能
多言語対応モデルのうち、日本語処理に優れた性能を持つモデル。
API料金
入力料金（1Mトークンあたり）
$0.28
出力料金（1Mトークンあたり）
$
課金モード: standard
強み
弱み
活用例
深度分析
Arena Elo
1425
BenchLMの暫定リーダーボードで全体56位
SWE-Bench Verified
73.10%
非思考モード
GPQA Diamond
82.40%
思考モード
Input Price
$0.28/1M tokens
GPT-5の価格の約1/10
Context Window
128K tokens
ほとんどの本番タスクに適している
Parameters
671B total (37B active)
効率的なMixture-of-Expertsアーキテクチャ
強み
- ・特に中国語タスクにおいて優れたコストパフォーマンス比。
- ・思考の連鎖推論とツール使用を統合した最初のモデルで、エージェント機能を強化。
- ・MITライセンスのオープンソースで、セルフホスティングとカスタマイズが可能。
弱み
- ・テキスト専用モデル；マルチモーダル（画像、動画）サポートなし。
- ・128Kの制限付近で長コンテキストの処理が低下（真ん中で失われる現象）。
- ・長いループ（10回以上）でのエージェントツール使用は、Claudeのようなトップクローズドソースモデルと比較して信頼性が低い。
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 1425 | 73.10% | 82.40% | $0.28/$0.42 |
| Claude Opus 4.7 | N/A | N/A | 87.30% | $15/$75 |
DeepSeek V3.2は、DeepSeek-AIが2025年12月にリリースした6710億パラメータのMixture-of-Experts基盤モデルです。これはDeepSeek V3.2シリーズの公式プロダクション版で、汎用使用のために強力な推論能力と実用的な出力長のバランスを図るように設計されています。モデルは、改善された長コンテキスト効率のためのDeepSeek Sparse Attention（DSA）を導入し、DeepSeekとしては初めて思考の連鎖推論とツール使用を統合し、より洗練されたエージェントワークフローを可能にします。
GPT-5のようなフロンティアクローズドソースモデルに代わる高価値オープンウェイトモデルとして位置づけられ、DeepSeek V3.2はコストのごく一部で推論、コーディング、エージェントベンチマーク全体で競争力のあるパフォーマンスを提供します。大量の合成エージェントタスクデータセット（1800以上の環境、85,000以上のタスク）での広範な強化学習は、実世界の汎化を強化することを目的としています。マルチモーダルサポートが欠如しており、非常に長いコンテキストの安定性や複雑なマルチステップエージェントループにいくつかの制限がありますが、高度なAI機能をアクセスしやすく、手頃な価格にするための重要な一歩を表しています。
出典
分析生成日: 2026-07-17