DeepSeek: R1 Distill Qwen 32B

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Speciale

deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale — это высокопроизводительная модификация модели DeepSeek-V3.2, оптимизированная для решения сложнейших логических задач и автономной работы агентов. Модель использует технологию разреженного внимания DeepSeek Sparse Attention для эффективной обработки длинного контекста, а расширенное обучение с подкреплением на этапе постобучения позволяет ей превосходить базовую версию по всем ключевым показателям. Согласно результатам тестов, Speciale опережает GPT-5 в задачах на сложное логическое мышление и демонстрирует уровень компетенций, сопоставимый с Gemini-3.0-Pro, сохраняя при этом высокую надежность в написании кода и использовании внешних инструментов. Как и базовая версия V3.2, данная модель использует масштабный конвейер синтеза агентских задач, что значительно улучшает исполнительность и обобщающую способность в интерактивных средах. На платформе alltokens модель доступна для интеграции в любые рабочие процессы.

DeepSeek: DeepSeek V3.2

deepseek

DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, разработанная для обеспечения высокой вычислительной эффективности в сочетании с мощными способностями к рассуждению и использованием инструментов в качестве агента. В модели реализован механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA) — мелкозернистое разреженное внимание, которое снижает затраты на обучение и инференс, сохраняя при этом качество работы в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая среда постобучения с помощью обучения с подкреплением значительно улучшает логические способности модели, демонстрируя производительность уровня GPT-5 и результаты на уровне золотых медалей на IMO и IOI 2025 года. V3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции логических выводов в процессы использования инструментов, что повышает точность выполнения инструкций и обобщающую способность в интерактивных средах. Пользователи alltokens могут управлять поведением модели при рассуждении с помощью логического параметра reasoning enabled.

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek

DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная большая языковая модель, выпущенная DeepSeek в качестве промежуточного этапа между версией V3.1 и будущими архитектурами. В ней представлен механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA) — мелкозернистое разреженное внимание, разработанное для повышения эффективности обучения и логического вывода в сценариях с длинным контекстом при сохранении качества ответов. Пользователи могут управлять поведением модели при рассуждении с помощью логического параметра reasoning enabled. Модель обучалась в условиях, идентичных V3.1-Terminus, для обеспечения возможности прямого сравнения. Тестирование показывает производительность, сопоставимую с V3.1 в задачах на логику, написание кода и использование инструментов агентами, с незначительными различиями в зависимости от конкретной области. Данный релиз сфокусирован на проверке архитектурных оптимизаций для работы с расширенным контекстом, а не на повышении общей точности выполнения задач. Это делает ее в первую очередь исследовательской моделью для изучения эффективных структур трансформеров на платформе alltokens.