# DeepSeek V3.2 accélère sa mue face à GPT-5

> DeepSeek a publié V3.2 le 1er janvier 2026, après V3 et R1 en décembre 2024, avec une évolution vers un modèle hybride de raisonnement.

Type : Actualité IA · Catégorie : Tendances · Publié le 2026-10-25 · Signal IA - Order & Chaos
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/deepseek-v32-hybride-rivalise-avec-gpt-5-et-gemini-30-pro
Tags : deepseek, modèles ia, raisonnement, architecture, chatgpt, gemini

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## En résumé

- DeepSeek a publié V3.2 le 1er janvier 2026 après V3 et R1.
- La série est passée d’un modèle dédié au raisonnement à un modèle hybride.
- Sebastian Raschka indique que V3.2 a bien performé face à GPT-5 et Gemini 3.0 Pro.

**Le signal :** DeepSeek V3.2, publié le 1er janvier 2026, a obtenu de bonnes performances face à GPT-5 et Gemini 3.0 Pro.

**DeepSeek V3.2** est sorti le 1er janvier 2026, après la publication de DeepSeek V3 et DeepSeek R1 en décembre 2024. Cette séquence rapproche plusieurs générations de modèles du laboratoire chinois. Selon Sebastian Raschka, V3 n’a pas rencontré une forte popularité immédiatement après sa sortie. Le même auteur indique que l’équipe DeepSeek a travaillé au passage des composants NVIDIA vers des puces Huawei. L’analyse complète de cette évolution est publiée dans [l’article de Sebastian Raschka](https://magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek). Elle présente le passage de V3 à V3.2, ainsi que les modifications liées au [raisonnement](/signal-ia/actu/deepseek-v32-tient-tete-a-gpt-5-et-gemini-30-pro) et à l’entraînement par renforcement.

**Une série rapide** retrace quatre versions principales : [DeepSeek](/signal-ia/actu/deepseek-v32-combine-attention-parcimonieuse-et-raisonnement) V3, DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.2 et DeepSeek V3.2-Exp. V3 et R1 sont sortis en décembre 2024. V3.2 est arrivé le 1er janvier 2026. Cette chronologie montre une succession de versions entre le modèle initial V3 et l’itération expérimentale V3.2-Exp. Le calendrier relie également les travaux de raisonnement de R1 aux versions suivantes de la série V3. Le [dépôt du modèle V3.2](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/blob/main/assets/paper.pdf) fournit le document associé à cette version. Raschka détaille cette trajectoire dans son analyse technique.

## DeepSeek associe raisonnement et polyvalence

**R1 comme laboratoire** a principalement servi, selon Sebastian Raschka, à développer des méthodes de raisonnement. R1 était donc présenté comme un projet de recherche centré sur ces méthodes. La fonctionnalité a ensuite évolué avec V3.1 et V3.2. Ces deux versions ont quitté le modèle de raisonnement dédié pour adopter un modèle hybride. Cette transition relie le travail réalisé avec R1 à une architecture capable de réunir plusieurs fonctions. Le changement ne concerne pas seulement le nom de la version. Il décrit une modification du rôle attribué au raisonnement dans la série DeepSeek. L’analyse de Raschka compare explicitement R1, V3.1 et V3.2.

**Des performances comparées** sont associées à DeepSeek V3.2 face à GPT-5 et [Gemini](/signal-ia/actu/deepseek-v32-muscle-son-ia-avec-lattention-dsa) 3.0 Pro. Le modèle a obtenu de bons résultats dans cette comparaison, selon les faits rapportés. Cette évaluation place V3.2 aux côtés de deux modèles nommément identifiés. Elle complète la chronologie des sorties par un repère de performance. V3.2 ne constitue donc pas seulement la dernière version listée avant V3.2-Exp. Elle est aussi présentée avec des résultats favorables face à GPT-5 et Gemini 3.0 Pro. Le [compte de Sebastian Raschka](https://substack.com/@rasbt) rassemble ses publications consacrées à cette évolution des modèles DeepSeek.

## V3.2 précède une version expérimentale

**La suite annoncée** comprend DeepSeek V3.2-Exp après V3.2 dans la liste des versions rapportées. Cette appellation distingue l’itération expérimentale de la version publiée le 1er janvier 2026. Le parcours commence avec V3, sorti en décembre 2024, puis passe par V3.1 et V3.2. R1 apparaît dans la même période de décembre 2024, avec une fonction principalement dédiée aux méthodes de raisonnement. V3.1 et V3.2 adoptent ensuite une approche hybride. L’ensemble relie dates de publication, évolution fonctionnelle et comparaison avec GPT-5 et Gemini 3.0 Pro. Ces éléments décrivent une progression documentée jusqu’à la version expérimentale V3.2-Exp.