
【第488期】DeepSeek-V3.2:通过稀疏注意力和强化学习突破智能极限
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今天的主题是:
DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
Summary
我们提出 DeepSeek-V3.2,一款在高计算效率与卓越推理能力及智能体(agent)表现之间实现良好平衡的模型。DeepSeek-V3.2 的核心技术突破主要体现在以下三个方面:
DeepSeek 稀疏注意力(DeepSeek Sparse Attention,DSA):我们提出了 DSA,一种高效的注意力机制,在长上下文场景下能够在保持模型性能的同时显著降低计算复杂度。
可扩展的强化学习框架:通过构建稳健的强化学习流程并扩展后训练阶段的计算规模,DeepSeek-V3.2 的整体表现可与 GPT-5 相媲美。尤其值得注意的是,高算力版本 DeepSeek-V3.2-Speciale 不仅在整体性能上超越 GPT-5,其推理能力也达到了与 Gemini-3.0-Pro 相当的水平,并在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛(IMO)和国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)中均取得金牌级表现。…
The skinny
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