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DeepSeek V3.2 Exp AI LLM, gratuito y de código abierto, debuta con menores costes de computación, ayudando a las empresas a ahorrar aún más dinero

DeepSeek V3.2 Exp AI LLM utiliza un nuevo diseño de escasa atención para reducir los costes de computación manteniendo un rendimiento similar al de las versiones anteriores. (Fuente de la imagen: DeepSeek)
DeepSeek V3.2 Exp AI LLM utiliza un nuevo diseño de escasa atención para reducir los costes de computación manteniendo un rendimiento similar al de las versiones anteriores. (Fuente de la imagen: DeepSeek)
DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V3.2-Exp, un LLM de IA experimental diseñado para reducir los costes de cálculo manteniendo un buen rendimiento en comparación con su versión anterior, DeepSeek-V3.1-Terminus. El modelo de código abierto se puede descargar y utilizar gratuitamente, mientras que la API pública cuesta más de un 50% menos.

DeepSeek ha lanzado su último modelo de gran lenguaje de inteligencia artificial, DeepSeek-V3.2-Exp, con unos costes de computación significativamente reducidos. Esta optimización ayuda a las empresas que utilizan la API de la compañía en sus aplicaciones a ahorrar dinero a la vez que les proporciona acceso a una IA inteligente, que ha ocupado el puesto 11 entre los LLM más potentes lanzados en todo el mundo.

Esto se consiguió utilizando un nuevo diseño de DeepSeek Sparse Attention (DSA) para centrarse en indexar los tokens no con todos los demás tokens, como ocurre con los transformadores de IA tradicionales, sino sólo con los más relevantes. Esto permite a la IA procesar más rápidamente el texto de entrada hasta su ventana de 128K tokens con un menor uso de memoria.

Los desarrolladores de aplicaciones que accedan a DeepSeek V3.2 Exp a través de su API pública pueden esperar pagar más de un 50% menos que por la versión anterior, manteniendo un rendimiento comparable en los puntos de referencia estandarizados de IA.

El LLM de IA de 400 GB puede descargarse gratuitamente de Hugging Face y ejecutarse localmente en ordenadores potentes. Los lectores que lo hagan necesitarán un sistema con varias Nvidia H100/H200/H20 o una única GPU NVIDIA B200/GB200 como mínimo debido al requisito de VRAM de más de 1,5 TB del modelo.

Los lectores que deseen ejecutar DeepSeek v3.2 en ordenadores de sobremesa domésticos tendrán que esperar a que se publiquen modelos cuantizados en Hugging Face, como éste para la v3.1 de unslothy disponer de una GPU con al menos 24 GB de memoria, como esta Nvidia 5090 en Amazon.

DeepSeek V3.2 Exp ocupa el puesto 11 entre los modelos de IA más potentes del mundo disponibles en el momento de su lanzamiento. (Fuente de la imagen: LMArena)
DeepSeek V3.2 Exp ocupa el puesto 11 entre los modelos de IA más potentes del mundo disponibles en el momento de su lanzamiento. (Fuente de la imagen: LMArena)
Los costes de la API Exp de DeepSeek V3.2 para los desarrolladores de aplicaciones se han reducido en más de un 50% con respecto a la V3.1. (Fuente de la imagen: DeepSeek)
Los costes de la API Exp de DeepSeek V3.2 para los desarrolladores de aplicaciones se han reducido en más de un 50% con respecto a la V3.1. (Fuente de la imagen: DeepSeek)
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David Chien, 2025-10-11 (Update: 2025-10-11)