DeepSeek acaba de lanzar DeepSeek-V3.2-Exp, un modelo experimental que resuelve uno de los mayores desafíos de la IA: procesar documentos largos de forma eficiente y asequible.
Construido sobre DeepSeek-V3.1-Terminus, este nuevo modelo introduce la Atención Dispersa de DeepSeek (DSA), una tecnología innovadora que ofrece la mitad de precio y una aceleración significativa para escenarios de contexto largo.
En Novita AI, estamos trayendo este modelo de vanguardia a los desarrolladores a través de nuestra plataforma API fácil de usar. Tanto si estás construyendo herramientas de análisis de documentos, asistentes de código o chatbots que necesitan recordar conversaciones completas, DeepSeek-V3.2-Exp te ofrece la eficiencia y el ahorro de costes que necesitas sin sacrificar la calidad.
Probar la demo de DeepSeek V3.2 Exp
¿Qué hace especial a DeepSeek-V3.2-Exp?
DeepSeek-V3.2-Exp es un modelo de IA experimental diseñado para manejar documentos y conversaciones largas de forma más eficiente que los modelos tradicionales.
La “Exp” significa experimental: DeepSeek está probando un nuevo enfoque para ver qué tan bien funciona en aplicaciones del mundo real.
El problema que resuelve
Los modelos de IA tradicionales se ralentizan drásticamente al procesar textos largos.
Leer un documento de 100 páginas o mantener una conversación larga se vuelve costoso y consume mucho tiempo. Esto ocurre porque los modelos estándar necesitan procesar cada palabra individual en relación con todas las demás: cuanto más largo es el texto, más cálculos se requieren.
La solución: Atención dispersa
DeepSeek-V3.2-Exp introduce la Atención Dispersa de DeepSeek (DSA), que funciona como un filtro inteligente.
En lugar de analizar cada palabra con todas las demás, el modelo identifica y se centra solo en las partes más relevantes. Piensa en ello como la lectura rápida: no lees cada palabra con la misma atención, te centras en lo que más importa.
Características clave
- Longitud de contexto: Maneja hasta 128.000 tokens (aproximadamente 96.000 palabras o más de 300 páginas)
- La mitad de precio: Coste un 50% menor en comparación con DeepSeek-V3.1-Terminus para el procesamiento de contexto largo
- Aceleración significativa: Mejoras de eficiencia drásticas tanto en entrenamiento como en inferencia, especialmente en escenarios de contexto largo
- Arquitectura: Construido sobre DeepSeek-V3.1-Terminus con la adición de la Atención Dispersa de DeepSeek
- Misma calidad: Mantiene un rendimiento comparable al de DeepSeek-V3.1-Terminus
El modelo se basa en la base probada de DeepSeek-V3.1-Terminus, que ya soportaba una longitud de contexto de 128K, pero añade esta capa de eficiencia inteligente mediante entrenamiento continuo.
Avance en eficiencia de costes
La Atención Dispersa de DeepSeek (DSA) reduce la complejidad de la atención principal de O(L²) a O(Lk), donde k es el número de tokens seleccionados (mucho menor que L).
Aunque el indexador rápido sigue teniendo una complejidad de O(L²), requiere mucha menos computación en comparación con el mecanismo de atención principal. Combinado con una implementación optimizada, DSA logra una aceleración significativa de extremo a extremo en escenarios de contexto largo.
DeepSeek realizó pruebas comparativas de DeepSeek-V3.1-Terminus y DeepSeek-V3.2-Exp en un servicio real desplegado en GPUs H800 con un precio de alquiler de 2 USD por hora de GPU.
Los resultados demuestran mejoras de eficiencia drásticas, especialmente a medida que aumenta la longitud del contexto.
Más información sobre la arquitectura y los detalles de implementación en la documentación técnica oficial.
Rendimiento: ¿Realmente funciona?
DeepSeek evaluó el modelo en un conjunto de pruebas de referencia centradas en capacidades diversas.
En general, DeepSeek-V3.2-Exp no muestra una degradación de rendimiento sustancial en comparación con DeepSeek-V3.1-Terminus.
Conocimiento general
| Prueba de referencia | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| MMLU-Pro | 85,0 | 85,0 |
| GPQA-Diamond | 80,7 | 79,9 |
| Humanity’s Last Exam | 21,7 | 19,8 |
Nota: El rendimiento en GPQA, HLE y HMMT 2025 es menor porque DeepSeek-V3.2-Exp genera menos tokens de razonamiento. Los puntos de control intermedios que producen recuentos de tokens comparables muestran que la brecha de rendimiento se cierra.
Búsqueda web y agentes
| Prueba de referencia | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| BrowseComp | 38,5 | 40,1 |
| BrowseComp_zh | 45,0 | 47,9 |
| SimpleQA | 96,8 | 97,1 |
¡Curiosamente, el modelo mejora en las tareas de búsqueda! Esto sugiere que la atención dispersa puede ayudar al modelo a centrarse en información relevante al recuperar respuestas de contextos largos.
Generación de código
| Prueba de referencia | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (2408-2505) | 74,9 | 74,1 |
| Codeforces-Div1 Rating | 2046 | 2121 |
| Aider-Polyglot | 76,1 | 74,5 |
El modelo muestra una gran capacidad de programación, incluso logrando una calificación más alta en programación competitiva (2121 es nivel experto en Codeforces).
Agentes de código
| Prueba de referencia | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| SWE Verified (Agent mode) | 68,4 | 67,8 |
| SWE-bench Multilingual (Agent mode) | 57,8 | 57,9 |
| Terminal-bench (Terminus 1 framework) | 36,7 | 37,7 |
El modelo mantiene fuertes capacidades de agente para resolver tareas de ingeniería de software del mundo real.
Matemáticas
| Prueba de referencia | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| AIME 2025 | 88,4 | 89,3 |
| HMMT 2025 | 86,1 | 83,6 |
El modelo obtiene un rendimiento excepcional en AIME 2025 (una competencia de matemáticas para secundaria muy desafiante), resolviendo el 89,3% de los problemas.
Estabilidad del entrenamiento
DeepSeek comparó las curvas de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo de ambos modelos en BrowseComp y SWE Verified.
El rendimiento de ambos modelos mejoró de forma constante a lo largo del proceso de entrenamiento, con curvas muy alineadas, lo que refleja la estabilidad del entrenamiento de DSA.
Primeros pasos en Novita AI
Acceder a DeepSeek-V3.2-Exp a través de Novita AI ofrece múltiples vías adaptadas a diferentes niveles de experiencia técnica y casos de uso.
Tanto si eres un usuario empresarial que explora las capacidades de la IA como un desarrollador que construye aplicaciones de producción, Novita AI te proporciona las herramientas que necesitas.
Usa el Playground (no se requiere programación)
- Acceso instantáneo: Regístrate y empieza a experimentar con DeepSeek-V3.2-Exp en segundos
- Interfaz interactiva: Prueba prompts y visualiza los resultados en tiempo real
- Comparación de modelos: Compara DeepSeek-V3.2-Exp con otros modelos líderes para tu caso de uso específico
El playground te permite probar varios prompts y ver resultados inmediatos sin ninguna configuración técnica.
Perfecto para prototipado, probar ideas y comprender las capacidades del modelo antes de una implementación completa.
Probar la demo de DeepSeek V3.2 Exp
Integración vía API (para desarrolladores)
Conecta DeepSeek-V3.2-Exp a tus aplicaciones con la API REST unificada de Novita AI.
Opción 1: Integración directa por API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_lnrv9fuPcmgAz_fk3YmwpmOhfIpYY11iFpvaauxsvknzSam5bSQasB-eIUbv9o2PGSF_tpNcC44ez9wAxUyuDA==",
)
model = "deepseek/deepseek-v3.2-exp"
stream = True # or False
max_tokens = 81920
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Opción 2: Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK
Construye sistemas multiagente sofisticados aprovechando las capacidades de DeepSeek-V3.2-Exp:
- Integración listo para usar: Utiliza DeepSeek-V3.2-Exp en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents
- Capacidades avanzadas de agente: Soporte para transferencias, enrutamiento e integración de herramientas
- Arquitectura escalable: Diseña agentes que aprovechen el procesamiento eficiente de contexto largo de DeepSeek-V3.2-Exp
Conéctate con plataformas de terceros
Herramientas de desarrollo: Integra sin problemas con IDE populares y entornos de desarrollo como Cursor, Codex, Claude Code, Trae, Qwen Code y Cline a través de APIs compatibles con OpenAI y APIs compatibles con Anthropic.
Frameworks de orquestación: Conéctate con LangChain, Dify, CrewAI, Langflow y otras plataformas de orquestación de IA usando conectores oficiales.
Integración con Hugging Face: Novita AI actúa como proveedor oficial de inferencia de Hugging Face, garantizando una amplia compatibilidad con el ecosistema.
Conclusión
DeepSeek-V3.2-Exp supone un avance significativo en el procesamiento de IA de contexto largo eficiente y asequible.
Gracias a la Atención Dispersa de DeepSeek, el modelo logra la mitad de precio que DeepSeek-V3.1-Terminus, con una aceleración significativa y mejoras de eficiencia sustanciales tanto en entrenamiento como en inferencia, especialmente en escenarios de contexto largo, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento comparable al de DeepSeek-V3.1-Terminus.
DeepSeek está realizando activamente más pruebas a gran escala en escenarios del mundo real para descubrir posibles limitaciones de la arquitectura de atención dispersa.
Novita AI facilita el acceso a esta tecnología experimental a través de nuestra plataforma API amigable para desarrolladores: sin complejidad de infraestructura, solo IA potente al alcance de tu mano con un ahorro de costes del 50%.
¿Listo para experimentar el futuro de la IA de contexto largo eficiente y asequible? Empieza a explorar DeepSeek-V3.2-Exp en el Playground hoy mismo.
Novita AI es una plataforma de IA en la nube que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA usando nuestra API simple, además de proporcionar una nube de GPU asequible y fiable para construir y escalar.
