DeepSeek lanza V3.2 y V3.2-Speciale: más razonamiento con menos costo

DeepSeek vuelve a ocupar el centro de la escena con la presentación de dos modelos: V3.2 y V3.2‑Speciale. Un año después de que su versión previa marcara el ritmo, la compañía regresa con afirmaciones ambiciosas: según sus evaluaciones internas, las novedades pueden competir —y en algunos casos imponerse— a referentes como GPT‑5 de OpenAI y Gemini 3 Pro de Google. Fiel a su lema de eficiencia por encima de la escala, DeepSeek sostiene que sus métodos de entrenamiento ofrecen un desempeño intelectual sólido en hardware mucho menos costoso. Incluso el modelo base incorpora herramientas de análisis estructurado sin necesidad de cambiar a modos especiales.

La versión que concentra más miradas es V3.2‑Speciale. DeepSeek señala que, en sus pruebas, superó a GPT‑5 y que se mantiene a la altura de Gemini 3 Pro en tareas exigentes basadas en lógica y razonamiento por múltiples pasos. Como muestra, el equipo apunta a buenos resultados en la Olimpiada Internacional de Matemáticas 2025 y en la Olimpiada de Informática, y añade que las soluciones finales se han publicado de forma abierta. Es una carta de presentación potente, aunque apoyada en comparativas propias que el sector suele leer con cautela.

De acuerdo con los desarrolladores, este salto se asienta en dos pilares: un mecanismo de atención dispersa mejorado para manejar contextos largos y un ciclo ampliado de aprendizaje por refuerzo basado en más de 85.000 problemas complejos generados por su sistema de síntesis de escenarios de varios pasos. Sobre el papel, la combinación encaja con la promesa de más razonamiento con menos gasto.

DeepSeek V3.2 ya está disponible en la web de la compañía, en aplicaciones móviles y vía API. La versión más avanzada, V3.2‑Speciale, llega de forma limitada: funciona como modelo experimental de razonamiento a través de un endpoint temporal de API que se cerrará después del 15 de diciembre de 2025. El despliegue, prudente, sugiere que la empresa prefiere calibrar su apuesta antes de ampliar el acceso.

Las pruebas independientes aún están por venir, pero ya se perfila una tendencia: DeepSeek intenta redefinir cuánto debería costar un sistema de IA de vanguardia. Si sus cifras internas se confirman, ese enfoque probablemente presione a los actores establecidos para replantear sus estrategias y centrarse en lo que de verdad sostiene el liderazgo en este mercado; de ser así, el debate pasaría menos por el tamaño y más por la calidad del entrenamiento.