模型:DeepSeek V3.2

名称	DeepSeek V3.2
厂商	DeepSeek（深度求索）
发布日期	2025-11-27
上下文	160K
最大输出	66000
价格	$0.22/$0.33
定位	开源性价比之王

deepseek-v3-2 deepseek 73.1 性价比、开源、中文

模型 content/models/deepseek-v3-2.md

一句话点评

以 $5.576M 训练成本把开源推到 frontier 边缘，编程数学双双开源登顶却被联网幻觉拖后腿——极致性价比之下，口碑在 V3.2 正式版迎来逆转。

社区反馈 · 编程

社区反馈编码体验接近 Claude 3.5 Sonnet（r/LocalLLaMA 高赞帖「it work well, similar to Claude 3.5 Sonnet」）；官方自带 harness 下 SWE-bench Verified 73.1%、Terminal Bench 2.0 46.4%、LiveCodeBench 83.30 均为开源最高。但 OpenHands 公开 harness（v1.8.3 deepseek-v3.2-reasoner）实测 SWE-bench 仅 45.1%（benchlm.ai 标 45.7%），与官方 73.1% 差距明显——agentic 场景的「榜单 vs 实测」落差有硬数字佐证。Claude Code 经 Anthropic 兼容端点直连后质量「接近西方旗舰模型的零头成本」（Krzysztof Karczewski 2026-01 实测），但 128K 上下文易触顶、模型膨胀上下文更激进。Cursor 未原生上架 V3.2，BYOK 模式下第三方实测 20 条 vibe coding prompt 成功 14/20（70%），多文件上下文与创意 UI 偏弱（TokenMix 2026-04）。

社区反馈 · 推理

数学推理是 V3 系列核心强项：MATH 82.4%（V3-0324）超 GPT-4o 的 76.6%，AIME 2025 93.1%；V3.2-Speciale 拿下 IMO 2025 金牌（35/42）、IOI 2025 492/600 全球第 10、ICPC WF 2025 第 2。Baseten 深潜指出 Speciale 推理常匹配/超过 Gemini-3.0-Pro，但 token 消耗为闭源同行 1.5-2 倍（Codeforces 2701 分平均 ~77k 输出 tokens vs GPT-5/Gemini 的 22-29k）。Zvi Mowshowitz 泼冷水：「all signs are that it underperforms its benchmarks」「不是前沿模型」（thezvi.substack.com，2025-12-05）；Reddit 亦有「far behind OpenAI because it's not all about those percentages」的质疑帖。社区共识：数学/算法体感与分数吻合度高，别拿总分当推理水平。

社区反馈 · 中文

中文推理/理解被社区视为国产模型天花板，中文逻辑、成语理解、古诗词赏析优于 GPT-5（CSDN 评测）；但网页版「不管问什么它都要先夸一下我的问题」的谄媚毛病被 V2EX 用户吐槽（t/1231342），「以前 V3 没这臭毛病的」。Reddit 亦有英文用户抱怨「don't understand basic English if say hello so defaults to Chinese」的中英混杂问题（r/DeepSeek 266 赞帖楼内）。V3.2 正式版基于社区反馈改进了写作与稳定性，「3.2 is just crazy good!」口碑逆转（r/DeepSeek 266 赞帖）；身份误认也有官方解释——模型不自知版本号，除非系统提示写明。

升级共识

社区普遍认为 V3.2 正式版值得升级——「3.2 is just crazy good!」（r/DeepSeek 266 赞帖）扭转 V3.1 口碑，「Yes, it was worth the wait」（楼内 21 赞）；V3.1 用户升级收益明显，V3.2-Exp 用户已获正式版无需再动。注意 Speciale 端点已于 2025-12-15 下线（纯推理、无工具调用），竞技级推理请等下一正式版。2026-08 DeepSeek 宣布 API 大幅涨价后，「性价比」叙事承压，社区出现转向 Mimo/GLM 等替代的声音——MIT 开源权重可自部署的选项因此被更看重，长期主义者建议自部署而非纯 API 依赖。

榜单与实测落差

分数高但体感因场景而异：官方自带 harness 的 SWE-bench Verified 73.1%，OpenHands 公开 harness（v1.8.3）实测仅 45.1%——agentic 场景的「榜单 vs 实测」落差有硬数字佐证。编程/数学体感与分数吻合度高（Baseten：Speciale 推理常匹敌 Gemini-3.0-Pro，但 token 消耗 1.5-2 倍）；联网搜索与事实核查体感却远低于分数暗示（Misguided Attention eval 仅解决 22% 测试题，7 分钟速通被说成 7 秒），根因是幻觉与过拟合（疑似 KV cache 压缩副作用）。Zvi Mowshowitz 直言「underperforms its benchmarks」「不是前沿模型」（thezvi.substack.com）；社区共识：按场景选模型，别按总分选——联网场景建议关闭「深度思考+联网」或换用事实核查流程。

数据来源

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