DeepSeek: DeepSeek V4 Flash

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.

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление модели DeepSeek V3.1, которое сохраняет исходные возможности архитектуры и одновременно устраняет выявленные пользователями недочеты, включая стабильность языка и работу агентов. Модель оптимизирована для задач программирования и поисковых сценариев. Это масштабная гибридная система с 671 миллиардом параметров (37 миллиардов активных при генерации), поддерживающая режимы с процессом рассуждения и без него. Базовая архитектура DeepSeek-V3 была дополнена двухэтапным обучением для работы с длинным контекстом до 128 000 токенов, а для эффективного вывода используется технология микромасштабирования FP8. Пользователи могут управлять процессом логического вывода через параметр reasoning. Модель демонстрирует улучшенные показатели в использовании инструментов, генерации кода и эффективности рассуждений, достигая результатов, сопоставимых с DeepSeek-R1 на сложных бенчмарках, но с более высокой скоростью отклика. Поддержка структурированного вызова инструментов, программных и поисковых агентов делает ее подходящим решением для исследований, разработки ПО и сложных автономных рабочих процессов на платформе alltokens.