Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić DeepSeek V3.2 lokalnie?

Tak, wagi są publicznie dostępne na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V3.2. Pamiętaj, że model jest bardzo duży, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu.

Ile kosztuje DeepSeek V3.2 i jak duże jest okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,26 USD za milion tokenów wejściowych i 0,80 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.

Czym V3.2 różni się od wcześniejszych wersji DeepSeek V3?

Wersja V3.2 dodaje DeepSeek Sparse Attention dla tańszej inferencji długiego kontekstu, skalowany framework uczenia ze wzmocnieniem po treningu, nowy pipeline syntezy zadań agentowych oraz zmieniony szablon czatu z możliwością 'myślenia z narzędziami', której nie było w poprzednich wersjach.

▲

1.6%

ten tydzień

DeepSeek V3.2

8488°

#llm #deepseek #rozumowanie #agenci #matematyka #kodowanie

2026

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

DeepSeek | kontekst 163 840 tokenów | $0.26/M wejście, $0.80/M wyjście. DeepSeek-V3.2 to duży model językowy zaprojektowany tak, aby harmonizować wysoką efektywność obliczeniową z silnym rozumowaniem i wydajnością w użyciu narzędzi agentowych. Wprowadza DeepSeek Sparse Attention (DSA), drobnoziarnisty mechanizm uwagi rzadkiej, który zmniejsza koszty treningu i inferencji, zachowując jakość w scenariuszach długiego kontekstu. Skalowalny framework uczenia ze wzmocnieniem po treningu dodatkowo poprawia rozumowanie, z raportowaną wydajnością klasy GPT-5, a model uzyskał złote medale na IMO i IOI…DeepSeek | kontekst 163 840 tokenów | $0.26/M wejście, $0.80/M wyjście. DeepSeek-V3.2 to duży model językowy zaprojektowany tak, aby harmonizować wysoką efektywność obliczeniową z silnym rozumowaniem i wydajnością w użyciu narzędzi agentowych. Wprowadza DeepSeek Sparse Attention (DSA), drobnoziarnisty mechanizm uwagi rzadkiej, który zmniejsza koszty treningu i inferencji, zachowując jakość w scenariuszach długiego kontekstu. Skalowalny framework uczenia ze wzmocnieniem po treningu dodatkowo poprawia rozumowanie, z raportowaną wydajnością klasy GPT-5, a model uzyskał złote medale na IMO i IOI 2025. Wersja V3.2 korzysta także z dużej skali syntezy zadań agentowych, aby lepiej integrować rozumowanie w ustawieniach użycia narzędzi, zwiększając zgodność i uogólnianie w środowiskach interaktywnych. Użytkownicy mogą kontrolować zachowanie rozumowania za pomocą boolean reasoning enabled. Więcej informacji w naszej dokumentacjiOpens in new tab

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

DeepSeek V3.2 to duży model o otwartych wagach od DeepSeek, oparty na trzech technicznych założeniach: mechanizmie rzadkiej uwagi (sparse attention), który obniża koszty obliczeniowe przy długich kontekstach, skalowanym frameworku uczenia ze wzmocnieniem po treningu oraz pipeline’ie syntezy zadań agentowych, który integruje rozumowanie z użyciem narzędzi. Producent raportuje wydajność na poziomie klasy GPT-5, z wynikami złotego medalu na IMO i IOI 2025. Przy koszcie poniżej dolara za milion tokenów wyjściowych jest poważną opcją, jeśli potrzebujesz rozumowania na poziomie czołowym bez czołowych rachunków.

Znany z

Złote medale na konkursach matematycznych i programistycznych IMO i IOI 2025.
DeepSeek Sparse Attention zmniejsza koszty inferencji przy zachowaniu jakości długiego kontekstu.
Rozumowanie można włączać lub wyłączać za pomocą pojedynczego parametru boolean.
Ulepszone użycie narzędzi agentowych dzięki dużej ilości syntetycznych danych treningowych.
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do samodzielnego wdrożenia.

Uważaj na

Brak szablonu czatu Jinja; trzeba używać niestandardowych skryptów kodujących w Pythonie od producenta, co utrudnia integrację.
Uruchomienie modelu tej skali lokalnie wymaga poważnego sprzętu — sprawdź pamięć VRAM przed pobraniem.
Wariant wysokowydajnościowy DeepSeek-V3.2-Speciale jest opisany osobno; standardowy V3.2 to wersja dostępna przez API.

Najlepszy do

Rozumowanie

Agenci i użycie narzędzi

Matematyka

Kodowanie

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Trudne zadanie matematyczne konkursowe

Ciąg jest zdefiniowany przez a₁ = 1, a₂ = 1 oraz aₙ = aₙ₋₁ + aₙ₋₂ + n dla n ≥ 3. Znajdź wzór ogólny lub rekurencję dla wyrazu ogólnego i udowodnij swoją odpowiedź. Pokaż każdy krok rozumowania.

Wieloetapowy plan agentowy

Masz dostęp do narzędzia wyszukiwania w sieci, interpretera Pythona oraz narzędzia do zapisu plików. Użytkownik chce cotygodniowy raport o pięciu najważniejszych otwartoźródłowych wydaniach LLM, zapisany jako plik markdown. Napisz pełen plan wywołań narzędzi: które narzędzia wywołujesz, w jakiej kolejności, z jakimi danymi wejściowymi oraz jak postępujesz w przypadku nieudanego wyszukiwania.

Zadanie programistyczne konkursowe

Dane jest n liczb całkowitych w tablicy. Znajdź długość najdłuższego podciągu, którego suma elementów jest podzielna przez k. Napisz rozwiązanie w Pythonie o złożoności czasowej O(n), wyjaśnij, dlaczego działa, i dołącz dwa testy z oczekiwanymi wynikami.

Porównaj z

DeepSeek V4.1 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście
DeepSeek V4 Flash 0731
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.01/M wejście, $1.28/M wyjście
DeepSeek V4 Flash 0423
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.09/M wejście, $0.18/M wyjście
DeepSeek V4 Pro 0813
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $1.32/M wejście, $3.96/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od deepseek

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić DeepSeek V3.2 lokalnie?: Tak, wagi są publicznie dostępne na Hugging Face pod deepseek-ai/DeepSeek-V3.2. Pamiętaj, że model jest bardzo duży, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu.
Ile kosztuje DeepSeek V3.2 i jak duże jest okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,26 USD za milion tokenów wejściowych i 0,80 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.
Czym V3.2 różni się od wcześniejszych wersji DeepSeek V3?: Wersja V3.2 dodaje DeepSeek Sparse Attention dla tańszej inferencji długiego kontekstu, skalowany framework uczenia ze wzmocnieniem po treningu, nowy pipeline syntezy zadań agentowych oraz zmieniony szablon czatu z możliwością 'myślenia z narzędziami', której nie było w poprzednich wersjach.

Wyrok kapitana
Rzadkie połączenie otwartych wag, ceny wyjścia poniżej dolara i prawdziwego rozumowania na poziomie czołowym — nakład integracyjny jest realny, ale wart zachodu.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #190 Hottest AI model · #56 Hottest Text / LLM model · #56 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: DeepSeek V3.2

Wynik heat od 1 Dec 2025

Wskaźnik popularności

8,488°

Ten tydzień

▲

1.6%

8,485° wtedy, 8,488° teraz

Ten miesiąc

▲

7.4%

8,476° wtedy, 8,488° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,488°

Tokeny OpenRouter

914,260,079,186 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 91,426; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 8,488°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
91,426 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,488°
8,488°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
8,488°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

DeepSeek V3.2 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm deepseek rozumowanie agenci matematyka kodowanie lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli