Deskripsi
DeepSeek-V3.2 adalah model AI yang mengharmonisasikan efisiensi komputasi dengan penalaran yang unggul dan kinerja agen. Ini memperkenalkan DeepSeek Sparse Attention (DSA), mekanisme perhatian yang efisien yang dioptimalkan untuk skenario konteks panjang, mengurangi kompleksitas komputasi sambil mempertahankan kinerja. Model ini juga menerapkan kerangka pembelajaran penguatan yang dapat diskalakan, memungkinkan kinerjanya sebanding dengan GPT-5, dengan varian komputasi tinggi, DeepSeek-V3.2-Speciale, melampaui GPT-5 dan menyamai Gemini-3.0-Pro dalam kecakapan penalaran.
Baca Selengkapnya
DeepSeek-V3.2 telah mencapai kinerja medali emas di Olimpiade Matematika Internasional 2025 dan Olimpiade Internasional dalam Informatika. Ini memiliki jalur sintesis tugas agen berskala besar yang menghasilkan data pelatihan dalam skala besar, meningkatkan kepatuhan dan generalisasi di lingkungan yang kompleks. Template obrolan model ini memperkenalkan format baru untuk pemanggilan alat dan kemampuan 'berpikir dengan alat', meskipun tidak mendukung template format Jinja.
Untuk penerapan lokal, DeepSeek-V3.2 merekomendasikan parameter pengambilan sampel tertentu dan menyediakan folder pengkodean khusus dengan skrip Python untuk pengkodean pesan dan penguraian output. Bobot model dilisensikan di bawah MIT License, dan repositori mencakup pengiriman akhir untuk berbagai Olimpiade untuk verifikasi komunitas. DeepSeek-V3.2 dirancang untuk tugas penalaran mendalam, dengan varian Speciale yang tidak mendukung fungsi pemanggilan alat.
- KategoriModel AI & LLM
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud, Di-host sendiri
- PlatformWeb
Sorotan DeepSeek-V3.2 AI Model
DeepSeek Sparse Attention
Kerangka Pembelajaran Penguatan yang Dapat Diskalakan
Jalur Sintesis Tugas Agen Berskala Besar
Kinerja medali emas di Olimpiade
Template obrolan yang direvisi
Skrip Python untuk pengkodean
MIT License
Varian komputasi tinggi melampaui GPT-5
Memulai dengan DeepSeek-V3.2 AI Model
Akses halaman: Kunjungi repositori DeepSeek-V3.2
Muat model: Unduh bobot model
Konfigurasi lingkungan: Atur parameter pengambilan sampel
Integrasi: Gunakan skrip Python untuk pengkodean
Fine-tune: Terapkan kerangka RL yang dapat diskalakan
Kasus Penggunaan DeepSeek-V3.2 AI Model
- Penalaran Efisien
- Tugas Agen
- Persiapan Olimpiade
- Skenario Konteks Panjang
- Integrasi Alat
