DeepSeek V3.2 se mesure à GPT-5 et Gemini 3 Pro

Sortie de V3.2 DeepSeek V3.2 est sorti pendant un week-end férié américain. Le modèle affiche de bonnes performances sur GPT-5 et Gemini 3.0 Pro. Ces deux éléments constituent les faits centraux rapportés dans l’analyse de Sebastian Raschka, PhD. La publication compare cette sortie avec la séquence précédente de DeepSeek. Elle revient notamment sur DeepSeek V3, lancé initialement en décembre 2024. Le texte source ne présente pas V3.2 comme une simple répétition de cette version. Il l’inscrit dans une période marquée par plusieurs sorties plus limitées. L’analyse complète est disponible dans l’article original de Sebastian Raschka.

Séquence des modèles DeepSeek V3 a été lancé initialement en décembre 2024. DeepSeek R1 repose sur l’architecture de DeepSeek V3. Après DeepSeek R1, DeepSeek V3.1 et DeepSeek V3.2-Exp sont apparus comme des sorties plus modestes. Le packet indique qu’aucune sortie majeure n’a eu lieu pendant les dix à onze derniers mois depuis DeepSeek R1. Cette chronologie place V3.2 après une période sans publication majeure. Elle distingue aussi les versions V3.1 et V3.2-Exp de la sortie présentée comme plus importante. Le document technique de DeepSeek V3.2 est accessible au format PDF sur Hugging Face. Cette succession reste le principal repère temporel fourni par la source pour comprendre la nouvelle version publiée pendant le week-end férié américain.

DeepSeek retrace sa séquence de modèles

Une transition matérielle Sebastian Raschka, PhD, affirme que l’équipe DeepSeek est occupée à gérer le passage des puces NVIDIA aux puces Huawei. Cette affirmation est attribuée directement à l’auteur de l’analyse. Le packet ne fournit pas de calendrier pour cette transition. Il ne précise pas non plus le nombre de puces concernées. La mention intervient dans une période comprenant DeepSeek R1, DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.2-Exp et DeepSeek V3.2. Ces noms décrivent les versions citées dans la source. Ils ne permettent pas, à eux seuls, d’établir une date supplémentaire. Le changement de fournisseur matériel reste donc présenté ici comme une déclaration attribuée à Sebastian Raschka, et non comme une conclusion indépendante.

Le rôle de V3.2-Exp Sebastian Raschka, PhD, écrit que DeepSeek V3.2-Exp était destiné à préparer l’infrastructure pour V3.2. Le packet attribue explicitement cette intention à l’auteur. Il ne fournit pas de résultat chiffré lié à cette préparation. Il ne décrit pas davantage les composants de cette infrastructure. Le fait établi porte sur le rôle prévu pour V3.2-Exp dans la séquence de développement. Cette version appartient aux sorties plus modestes intervenues après DeepSeek R1. DeepSeek V3.2 est ensuite sorti pendant un week-end férié américain. L’analyse relie ainsi les deux noms dans son récit, sans fournir de mesure permettant d’évaluer séparément l’effet de V3.2-Exp sur V3.2. La source originale peut être suivie via la page de Sebastian Raschka.

Une prochaine version reste incertaine

Une question non résolue Le packet indique qu’il reste incertain que DeepSeek travaille encore sur un modèle R2 dédié. Cette information est une incertitude, et non un fait établi. Aucun résultat concernant un éventuel DeepSeek R2 n’est fourni. La seule version R citée comme existante est DeepSeek R1. Cette version repose sur l’architecture de DeepSeek V3. La chronologie disponible mentionne ensuite DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.2-Exp et DeepSeek V3.2. DeepSeek V3.2 affiche de bonnes performances sur GPT-5 et Gemini 3.0 Pro. Ces éléments permettent de décrire la séquence connue, mais pas de confirmer un modèle R2. La source ne fournit donc aucune date, annonce ou résultat pour une éventuelle suite dédiée.