DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная крупная языковая модель, выпущенная DeepSeek как промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Она вводит DeepSeek Sparse Attention (DSA), тонко гранулированный механизм разреженного внимания, разработанный для повышения эффективности обучения и вывода в сценариях с длинным контекстом при сохранении качества вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью булевого параметра reasoning enabled. Узнайте больше в нашей документации (открывается в новой вкладке).
Модель была обучена при условиях, согласованных с V3.1-Terminus, чтобы обеспечить прямое сравнение. Бенчмаркинг показывает, что производительность примерно сопоставима с V3.1 в задачах рассуждения, программирования и агентного использования инструментов, с небольшими компромиссами и преимуществами в зависимости от домена. Этот релиз сосредоточен на проверке архитектурных оптимизаций для увеличенных длин контекста, а не на повышении точности задач, делая её в первую очередь исследовательской моделью для изучения эффективных трансформерных дизайнов.
curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}'