DeepSeek-V3.2-Exp - DeepSeek의 최신 오픈 소스 실험용 AI 모델

DeepSeek-V3.2-Exp란 무엇인가요?

DeepSeek-V3.2-Exp는 딥시크의 오픈 소스 실험용 AI 모델로, 딥시크 스파스 어텐션(DSA) 메커니즘을 도입하여 긴 텍스트 처리의 효율성을 크게 개선합니다. 이 모델은 다음을 기반으로 합니다.딥시크릿-V3.1-터미너스DeepSeek-V3.2-Exp는 지속적으로 학습되어 왔으며, 아키텍처에 DSA를 도입하고 세분화된 희소주의 메커니즘을 구현하고 라이트닝 인덱서의 도움으로 핵심 정보를 효율적으로 선택하여 긴 텍스트에 대한 학습 및 추론의 효율성을 크게 향상시켰습니다. Terminus는 본질적으로 동등하며 다양한 영역에서 그 역량을 발휘합니다.

DeepSeek-V3.2-Exp의 특징

• 희소 주의 메커니즘(입자 물리학)딥서치-V3.2-Exp는 모델 출력을 유지하면서 세분화된 스파스 어텐션 메커니즘을 통해 긴 텍스트 처리의 효율성을 크게 개선하는 딥서치 스파스 어텐션(DSA)을 도입했습니다.
• 긴 텍스트 처리 기능이 모델은 최대 16만 개의 긴 시퀀스 컨텍스트 길이를 지원하므로 긴 문서 분석 및 긴 텍스트 생성과 같은 긴 텍스트 처리 시나리오에 특히 적합합니다.
• API 비용 절감API 가격이 대폭 하락하여 개발자가 DeepSeek API를 호출하는 데 드는 비용이 50% 이상 감소하여 더 많은 개발자가 더 낮은 비용으로 모델을 액세스하고 사용할 수 있게 되었습니다.
• 멀티 플랫폼 지원공식 앱,웹 기반애플릿은 사용자가 추가 구성 없이 여러 플랫폼에서 바로 모델을 사용할 수 있도록 DeepSeek-V3.2-Exp로 업데이트되었습니다.
• 오픈 소스 공유딥서치-V3.2-Exp는 허깅 페이스 및 모델스코프 플랫폼에서 오픈소스로 제공되며, 연구자와 개발자가 쉽게 연구하고 적용할 수 있도록 상세한 구현 세부 사항과 모델 가중치를 제공합니다.
• 성능 최적화DeepSeek-V3.2-Exp는 여러 공개 리뷰 세트에서 DeepSeek-V3.1-Terminus와 본질적으로 동일한 성능을 제공하면서 긴 텍스트 처리에서 추론 비용을 크게 줄입니다.
• 유연한 배포사용자는 허깅 페이스 플랫폼에서 모델 가중치를 다운로드하여 로컬에서 실행할 수 있으며, 특정 애플리케이션 시나리오에 더 적합하도록 모델에 따라 미세 조정할 수 있습니다.

DeepSeek-V3.2-Exp의 핵심 이점

• 효율성 향상DeepSeek-V3.2-Exp는 긴 텍스트 처리의 효율성을 크게 개선하고 희소주의 메커니즘을 통해 추론 비용을 줄입니다.
• 안정적인 성능이 모델의 성능은 기본적으로 여러 공개 리뷰 세트에서 DeepSeek-V3.1-Terminus와 동등하며 높은 수준의 성능을 유지합니다.
• 비용 절감API 가격이 크게 하락하여 개발자의 사용 비용이 절감되고 더 많은 사용자가 더 낮은 비용으로 모델을 액세스하고 사용할 수 있게 되었습니다.
• 적응성이 모델은 수학적 추론, 코드 생성, 검색 에이전트 등 다양한 영역의 작업에 우수한 적응력을 보여 폭넓은 적용 가능성을 보여줍니다.

DeepSeek-V3.2-Exp와 V3.1-Terminus의 성능 비교

• 추론 효율성 향상DeepSeek-V3.2-Exp는 긴 텍스트 추론에서 V3.1-Terminus에 비해 약 2~3배 더 빠릅니다. 128K의 긴 컨텍스트를 처리할 때, 특히 디코딩 단계에서 추론 비용이 크게 줄어듭니다.
• 성능은 기본적으로 동일합니다.모든 도메인의 공개 리뷰 세트에서 DeepSeek-V3.2-Exp의 성능은 V3.1-Terminus와 거의 동일합니다. 예를 들어, MMLU-Pro에서는 둘 다 85.0점을 받았습니다.
• 메모리 사용량 감소DeepSeek-V3.2-Exp는 V3.1-Terminus에 비해 메모리 사용량이 약 30-40% 감소했습니다.
• 교육 효율성 향상DeepSeek-V3.2-Exp의 학습 효율은 V3.1-Terminus에 비해 약 50% 향상되었습니다.
• 작업별 성능의 차이프로그래밍 작업에서 DeepSeek-V3.2-Exp는 Codeforces에서 2121점을 기록하여 V3.1-Terminus의 2046점보다 약간 높았지만, '인류의 마지막 시험'과 같은 인문 시험에서는 V3.2-Exp가 19.8점으로 V3.1-Terminus의 21.7점보다 낮았습니다. 그러나 "인류의 마지막 시험"과 같은 인문 시험에서 V3.2-Exp는 19.8점으로 V3.1-Terminus의 21.7점보다 낮았습니다.

DeepSeek-V3.2-Exp 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
• 매직 매칭 커뮤니티:: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
• 기술 문서:: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

DeepSeek-V3.2-Exp는 누구를 위한 제품인가요?

• 개발자DeepSeek-V3.2-Exp의 API 가격이 인하되어 비용에 민감한 개발자에게 이상적인 선택이며, 특히 긴 텍스트를 처리해야 하거나 추론 효율성에 대한 요구사항이 높은 애플리케이션 개발에 적합합니다.
• 콘텐츠 크리에이터작가, 카피라이터 등 긴 형식의 콘텐츠를 효율적으로 생성해야 하는 크리에이터에게 창의적인 영감을 빠르게 제공하고 글쓰기에 도움을 줄 수 있는 서비스입니다.
• 교육자교육 분야에서 교육 콘텐츠 생성, 학습 자료 구성 및 지능형 과외를 지원하여 교육자의 업무 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
• 비즈니스 사용자기업 내 지능형 고객 서비스, 문서 처리, 데이터 분석 및 기타 시나리오에 적합하여 기업의 운영 효율성과 인텔리전스를 향상시킵니다.
• 일반 사용자이 모델의 강력한 기능은 공식 앱, 웹 사이트 및 애플릿을 통해 일반 사용자도 쉽게 경험할 수 있으며, 텍스트 생성 및 정보 검색에 대한 일상적인 요구를 충족시킬 수 있습니다.