DeepSeek V3.2 ने IMO गोल्ड-लेवल रीजनिंग हासिल की: चीनी AI ने फ्रंटियर प्रदर्शन की बराबरी की
11 दिसंबर 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: DeepSeek ने 1 दिसंबर 2025 को V3.2 और V3.2-Speciale जारी किया। Speciale वेरिएंट ने IMO 2025 बेंचमार्क समस्याओं पर 35/42 स्कोर किया, 70% कम इंफरेंस लागत पर Gemini 3 Pro की रीजनिंग क्षमता की बराबरी की।
DeepSeek ने 1 दिसंबर 2025 को दो मॉडल जारी किए: DeepSeek-V3.2 और DeepSeek-V3.2-Speciale।1 Speciale वेरिएंट ने IMO 2025 बेंचमार्क समस्याओं पर 42 में से 35 अंक प्राप्त किए, गोल्ड-मेडल समकक्ष स्थिति अर्जित की और दुनिया के शीर्ष AI सिस्टम के बराबर गणितीय रीजनिंग क्षमताओं का प्रदर्शन किया।2
अमेरिकी निर्यात प्रतिबंध DeepSeek की अत्याधुनिक NVIDIA GPU तक पहुंच को सीमित करते हैं। इन बाधाओं के बावजूद, कंपनी ऐसे मॉडल बनाती रहती है जो पश्चिमी विकल्पों से नाटकीय रूप से कम लागत पर प्रतिस्पर्धा करते हैं या उन्हें पीछे छोड़ देते हैं।3 यह रिलीज AI विकास के लिए चीन के दक्षता-प्रथम दृष्टिकोण को मान्य करती है।
तकनीकी विनिर्देश
दोनों V3.2 मॉडल में MIT लाइसेंस के तहत ओपन वेट्स के साथ 685 बिलियन कुल पैरामीटर हैं।4 पूर्ण मॉडल वेट्स को लगभग 690GB स्टोरेज की आवश्यकता है। मॉडल चलाने के लिए आवश्यक है:
- मल्टी-GPU डिप्लॉयमेंट: टेंसर पैरेललिज्म के साथ 8x H100 80GB GPU
- क्वांटाइज्ड इंफरेंस: INT4 क्वांटाइजेशन आवश्यकताओं को 4x A100 80GB तक कम करता है
- क्लाउड API: DeepSeek $0.70/M टोकन पर होस्टेड इंफरेंस प्रदान करता है
मॉडल 128,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करते हैं, जो एकल प्रॉम्प्ट में लंबे दस्तावेजों, कोडबेस और शोध पत्रों के विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
V3.2-Speciale टूल उपयोग के भीतर एकीकृत रीजनिंग पेश करता है। मॉडल टूल कॉल के लिए "थिंकिंग" और "नॉन-थिंकिंग" दोनों मोड का समर्थन करता है, जिससे यह क्रियाओं को निष्पादित करने से पहले मल्टी-स्टेप एजेंटिक वर्कफ्लो के माध्यम से रीजन कर सकता है।5 उदाहरण के लिए, डेटाबेस क्वेरी करते समय, Speciale कई API कॉल की आवश्यकता के बजाय एकल इंफरेंस चेन के भीतर क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन और रिजल्ट इंटरप्रिटेशन के बारे में रीजन कर सकता है।
प्रशिक्षण प्रक्रिया ने 1,800+ वातावरण और 85,000+ जटिल निर्देशों को कवर करने वाली सिंथेटिक डेटा जनरेशन पाइपलाइन का उपयोग किया।6 सिंथेटिक डेटा महंगी मानव एनोटेशन पर निर्भरता को कम करता है जबकि ऑर्गेनिक रूप से एकत्र करने में कठिन परिदृश्यों पर प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है।
बेंचमार्क प्रदर्शन
DeepSeek-V3.2-Speciale ने कई प्रतियोगिता बेंचमार्क पर गोल्ड-लेवल परिणाम हासिल किए:7
| बेंचमार्क | स्कोर | संदर्भ |
|---|---|---|
| IMO 2025 समस्याएं | 35/42 अंक | गोल्ड मेडल सीमा |
| चीन गणितीय ओलंपियाड | गोल्ड-लेवल | शीर्ष प्रदर्शक श्रेणी |
| IOI 2025 समस्याएं | 492/600 अंक | गोल्ड, 10वें स्थान के समकक्ष |
| Terminal Bench 2.0 | 46.4% | GPT-5-High (35.2%) को पीछे छोड़ा |
Terminal Bench 2.0 परिणाम मल्टी-फाइल रिफैक्टरिंग, डिबगिंग और टेस्ट जनरेशन सहित जटिल कोडिंग वर्कफ्लो को मापता है।8 DeepSeek ने व्यावहारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों पर GPT-5-High को 11 प्रतिशत अंकों से पीछे छोड़ दिया।
नोट: ये स्कोर आधिकारिक प्रतियोगिताओं के स्टाइल वाली बेंचमार्क समस्याओं को दर्शाते हैं, न कि 2025 की वास्तविक प्रतियोगिता घटनाओं में प्रदर्शन को।
लागत अर्थशास्त्र
DeepSeek V3.2 मूल्य निर्धारण पिछले V3.1-Terminus मॉडल से 70% की कमी दर्शाता है:9
| मॉडल | इनपुट टोकन | आउटपुट टोकन |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.14/M | $0.70/M |
| V3.1-Terminus (पिछला) | $0.48/M | $2.40/M |
तुलना के लिए, वर्तमान पश्चिमी प्रदाता मूल्य निर्धारण:10
| प्रदाता | इनपुट | आउटपुट |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | $3.00/M | $15.00/M |
| GPT-4.5 | $2.50/M | $10.00/M |
| Gemini 3 Pro | $1.25/M | $5.00/M |
| DeepSeek V3.2 | $0.14/M | $0.70/M |
मासिक 10 बिलियन आउटपुट टोकन प्रोसेस करने वाला संगठन DeepSeek के साथ सालाना लगभग $7 मिलियन खर्च करेगा बनाम पश्चिमी विकल्पों के साथ $50-150 मिलियन।11 कोड जनरेशन और लॉन्ग-फॉर्म कंटेंट जैसे आउटपुट-हेवी वर्कलोड के लिए लागत अंतर बढ़ता है।
इंफ्रास्ट्रक्चर निहितार्थ
DeepSeek ने H800 GPU पर V3.2 को प्रशिक्षित किया, जो चीन-विशिष्ट वेरिएंट है जिसमें कम मेमोरी बैंडविड्थ है (H100 के लिए 3.35TB/s की तुलना में 2.0TB/s)।12 उपलब्धि प्रदर्शित करती है कि सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन हार्डवेयर सीमाओं की भरपाई कर सकता है।
प्रमुख दक्षता तकनीकें:13
Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर: 685 बिलियन कुल पैरामीटर के बावजूद प्रति इंफरेंस अनुरोध केवल 37 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं। MoE समकक्ष डेंस मॉडल की तुलना में कंप्यूट को लगभग 30% कम करता है।
Multi-head Latent Attention (MLA): की-वैल्यू कैश आवश्यकताओं को संपीड़ित करता है, बैंडविड्थ-बाधित H800 हार्डवेयर पर मेमोरी बैंडविड्थ बॉटलनेक को कम करता है।
FP8 मिक्स्ड-प्रिसिजन ट्रेनिंग: मेमोरी आवश्यकताओं को कम करता है और Hopper-आर्किटेक्चर GPU पर ट्रेनिंग को तेज करता है।
AI इंफ्रास्ट्रक्चर का मूल्यांकन करने वाले संगठनों को पहचानना चाहिए कि DeepSeek की सफलता फ्रंटियर क्षमताओं के लिए कंप्यूट आवश्यकताओं के बारे में धारणाओं को चुनौती देती है। कई वर्कलोड के लिए सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन कच्चे GPU संचय की तुलना में बेहतर ROI प्रदान कर सकता है।14
एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट
AWS, Azure और Google Cloud सभी DeepSeek मॉडल डिप्लॉयमेंट प्रदान करते हैं, जो एंटरप्राइज-ग्रेड विश्वसनीयता को मान्य करता है।15 हाइपरस्केलर उपलब्धता उस डिप्लॉयमेंट घर्षण को हटाती है जो अन्यथा चीनी-मूल मॉडल के अपनाने को सीमित कर सकती है।
DeepSeek डिप्लॉयमेंट पर विचार करने वाले संगठनों को मूल्यांकन करना चाहिए:
- डेटा संप्रभुता: मॉडल वेट्स ओपन हैं, लेकिन API उपयोग DeepSeek इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से डेटा को रूट करता है
- अनुपालन आवश्यकताएं: कुछ विनियमित उद्योग चीनी मॉडल उपयोग को प्रतिबंधित कर सकते हैं
- प्रदर्शन विशेषताएं: DeepSeek रीजनिंग और कोडिंग में उत्कृष्ट है लेकिन रचनात्मक या सूक्ष्म कार्यों पर कम प्रदर्शन कर सकता है
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य
V3.2 रिलीज ट्रम्प प्रशासन द्वारा H200 निर्यात प्रतिबंधों में ढील की घोषणा से एक सप्ताह पहले आई।16 समय नीति विरोधाभास को रेखांकित करता है: चीनी AI विकास को धीमा करने के लिए बनाए गए निर्यात नियंत्रणों ने दक्षता सुधारों को मजबूर करके नवाचार को तेज किया होगा।
चीनी ओपन-सोर्स मॉडल 2024 के अंत में वैश्विक उपयोग के 1.2% से 2025 में लगभग 30% तक बढ़े।17 बदलाव उन अमेरिकी कंपनियों के लिए तकनीकी उपलब्धि और बाजार व्यवधान दोनों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्होंने माना कि नियामक बाधाएं प्रतिस्पर्धी लाभ की रक्षा करेंगी।
पश्चिमी AI कंपनियां DeepSeek की दक्षता से मेल खाने या बेहतर क्षमताओं के माध्यम से प्रीमियम मूल्य निर्धारण को उचित ठहराने के दबाव का सामना कर रही हैं। नवंबर 2025 रिलीज क्लस्टर (GPT-5.1, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1) ने निरंतर फ्रंटियर प्रगति का प्रदर्शन किया लेकिन काफी अधिक लागत बिंदुओं पर।18
Claude Opus 4.5 72.5% SWE-bench प्रदर्शन के साथ कोडिंग बेंचमार्क में अग्रणी है, जबकि Gemini 3 Pro ने 1501 का अब तक का सबसे ऊंचा LMArena Elo स्कोर हासिल किया।19 पश्चिमी मॉडल विशिष्ट क्षमताओं पर लाभ बनाए रखते हैं भले ही DeepSeek सामान्य-उद्देश्य अंतर को बंद कर रहा है।
मुख्य निष्कर्ष
ML इंजीनियरों के लिए: - V3.2-Speciale IMO गोल्ड-लेवल हासिल करता है (बेंचमार्क समस्याओं पर 35/42) - 685B पैरामीटर, 128K कॉन्टेक्स्ट, MIT-लाइसेंस्ड ओपन वेट्स - 8x H100 80GB या 4x A100 80GB पर क्वांटाइज्ड डिप्लॉयमेंट की आवश्यकता
इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानर्स के लिए: - चीनी मॉडल निर्यात-प्रतिबंधित हार्डवेयर (H800) पर फ्रंटियर क्षमता प्रदर्शित करते हैं - सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन (MoE, MLA, FP8) हार्डवेयर बाधाओं की भरपाई करता है - हाइब्रिड डिप्लॉयमेंट पर विचार करें: अधिकतम क्षमता के लिए पश्चिमी मॉडल, लागत अनुकूलन के लिए DeepSeek
रणनीतिक योजना के लिए: - चीनी ओपन-सोर्स मॉडल 2025 में 30% वैश्विक उपयोग तक पहुंचे - हाइपरस्केलर उपलब्धता (AWS, Azure, GCP) एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट को मान्य करती है - निर्यात नियंत्रणों ने चीनी AI प्रगति को रोकने के बजाय तेज किया होगा
संदर्भ
AI इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट सपोर्ट के लिए, Introl से संपर्क करें।
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DeepSeek API Docs. "DeepSeek-V3.2 Release Notes." 1 दिसंबर 2025. ↩
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UNU Campus Computing Centre. "Inside DeepSeek End-of-Year AI Breakthrough." दिसंबर 2025. ↩
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Bloomberg. "DeepSeek Debuts New AI Models to Rival Google and OpenAI." 1 दिसंबर 2025. ↩
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Simon Willison. "DeepSeek-V3.2 Technical Analysis." 1 दिसंबर 2025. ↩
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DeepSeek API Docs. "V3.2 Tool Use with Thinking Mode." दिसंबर 2025. ↩
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Semiconductor Engineering. "DeepSeek New AI Models: V3.2 and V3.2-Speciale." दिसंबर 2025. ↩
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WinBuzzer. "New DeepSeek V3.2 Speciale Model Claims Reasoning Parity with Gemini 3 Pro." 1 दिसंबर 2025. ↩
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VentureBeat. "DeepSeek drops two AI models that rival GPT-5 on coding benchmarks." दिसंबर 2025. ↩
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DeepSeek API Docs. "Pricing: V3.2 vs V3.1-Terminus." दिसंबर 2025. ↩
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Artificial Analysis. "LLM Pricing Comparison December 2025." दिसंबर 2025. ↩
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Sebastian Raschka. "A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2." दिसंबर 2025. ↩
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DEV Community. "DeepSeek-V3.2 Complete Technical Analysis." दिसंबर 2025. ↩
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DeepSeek. "V3.2 Technical Report: Architecture and Training." दिसंबर 2025. ↩
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CSIS. "Chinese AI Efficiency and Infrastructure Economics." दिसंबर 2025. ↩
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AWS, Azure, Google Cloud. "DeepSeek Model Availability." दिसंबर 2025. ↩
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Semafor. "Trump allows H200 exports to China with 25% surcharge." 8 दिसंबर 2025. ↩
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Stanford HAI. "2025 AI Index Report." 2025. ↩
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Shakudo. "Top 9 Large Language Models as of December 2025." दिसंबर 2025. ↩
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OverChat. "Best AI Models 2025: Claude, Gemini, GPT Compared." दिसंबर 2025. ↩
