deepseek

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp — экспериментальная языковая модель, выпущенная как промежуточный этап между V3.1 и будущими архитектурами. Она проверяет архитектурные оптимизации для работы с длинным контекстом, а не нацелена прежде всего на повышение точности решения задач. В модели используется DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм разреженного внимания, разработанный для повышения эффективности обучения и вывода при обработке длинных последовательностей с сохранением качества ответов. Модель подходит для исследовательской работы с архитектурами трансформеров и сценариев, требующих обработки расширенного контекста. По результатам сравнительных тестов её показатели близки к V3.1 в задачах рассуждения, программирования и использования инструментов; в отдельных областях есть небольшие компромиссы и улучшения. Поведение рассуждений можно настраивать.