DeepSeek šokira industriju: Novi V3.2 modeli dostižu GPT-5 uz drastično nižu cijenu
Najnovije kinesko AI izdanje donosi otvoreno dostupne modele koji pariraju američkim frontier sistemima, po cijenama koje ruše tržišnu logiku i stvaraju tektonske pritiske na Zapad.
Kineski AI startup DeepSeek objavio je dva nova reasoning modela V3.2 i V3.2-Speciale koji prema javnim benchmark testovima dostižu ili nadmašuju modele poput GPT-5, Gemini 3 Pro i Claude Sonnet 4.5, uz cijene koje su višestruko niže. Oba modela dolaze pod MIT open-source licencom, s kompletnim težinama dostupnim na Hugging Faceu, čineći ih jednim od najmoćnijih otvorenih modela ikad objavljenih.
Šta donosi DeepSeek V3.2?
Model V3.2 (685B parametara) isporučuje rezultate na nivou najnaprednijih modela u matematici, programiranju, rezonovanju i alatnom korištenju.
Teža verzija, V3.2-Speciale, ide korak dalje:
- postiže zlatne medalje na IMO i IOI testovima iz 2025.
- osvaja 10. mjesto ukupno na međunarodnoj informatičkoj olimpijadi
- u više kategorija nadmašuje GPT-5 i Gemini 3 Pro
Ovo je prvi put da je open-source model dosegao ovakav nivo performansi u formalnom rezonovanju.
Cijene koje mijenjaju industriju
DeepSeek-ova ponuda radikalno obara tržišne standarde:
- V3.2:
$0.28 za input i $0.42 za output po 1M tokena
Za poređenje:
- Gemini 3 Pro: $2 / $12
- GPT-5.1: $1.25 / $10
- Sonnet 4.5: $3 / $15
Razlika je toliko velika da analitičari tvrde da će “U.S. modeli morati opravdati premium kroz više od pukih performansi”.
Zašto je ovo važno?
DeepSeek je već uzdrmao tržišta nakon što je njihov R1 model pokrenuo razgovore o američkim kontrolama izvoza čipova prema Kini.
V3.2 potvrđuje da kineski AI sektor nije slučajni uspjeh već da je sposoban isporučivati frontier modele otvorenog koda s cijenom koja potkopava zapadne poslovne modele bazirane na API monopolima.
Ovo otvara i geopolitička pitanja:
- Kako će američke kompanije opravdati visoke cijene?
- Da li će otvoreni modeli postati dominantni?
- Da li će nova kontrolna ograničenja uslijediti?
Izvještaj Sonara: modeli su pametni, ali kod je slab
Paralelno s DeepSeek novostima, Sonar je objavio analizu 4.400 Java zadataka rješavanih od strane GPT-5, Claude Sonnet 4, Llama 3.2 i drugih LLM-ova.
I dok modeli blistaju na benchmark testovima, izvještaj otkriva tri zabrinjavajuća trenda:
- LLM-ovi pišu ispravan sintaksički kod, ali s ozbiljnim sigurnosnim propustima
- Kod je često teško održiv i nejasan
- Napredniji modeli imaju suptilnije, teže uočljive greške
To ukazuje na sve veći jaz između benchmark uspjeha i realne produkcijske kvalitete.
Šta slijedi?
U narednim mjesecima očekuje se:
- snažniji pritisak na zapadne AI kompanije da snize cijene
- rast open-source ekosistema baziranog na ultra-snažnim modelima
- povećana regulacija zbog geopolitičkog rizika
- preispitivanje sigurnosti i pouzdanosti LLM-ova u produkciji
Glavna prepreka biće balansiranje između otvorenosti, sigurnosti i ekonomske održivosti API poslovnih modela.
Ako se trend nastavi, 2026. bi mogla biti godina u kojoj open-source trajno mijenja AI tržište.
