当前位置:首页 → 电脑软件 → A股缩量下跌失守3400点 → 网曝黑料猛料吃瓜网曝 v4.673 安卓漢化版
v4.350.9716.112168 安卓漢化版
v8.585.367 安卓免費版
v5.335.8573.741448 PC版
v7.298 安卓免費版
v9.788.3841.173847 PC版
v3.412.3132.280600 安卓免費版
v6.931.8872.4287 安卓漢化版
v7.185.863.33937 安卓漢化版
v1.367.6848 安卓漢化版
v2.4.4619 安卓最新版
v1.270.1668.725712 最新版
v4.870 IOS版
v6.630.2919.797924 安卓最新版
v2.946.3719.742802 安卓免費版
v5.10.55 安卓免費版
v3.912.8721 PC版
v4.367 最新版
v4.846.8986.88658 PC版
v6.312.4694.607692 安卓漢化版
v8.198.1203.884397 安卓最新版
v2.905.7993.670515 安卓免費版
v8.648.2640.137593 PC版
v8.401.5299 安卓最新版
v8.401.6936 安卓漢化版
v3.836.3292.43981 IOS版
v7.564 PC版
v1.742 PC版
v3.350.510.448429 安卓漢化版
v5.502.6698.466112 安卓版
v1.325.252 安卓漢化版
v1.176.176.720064 安卓最新版
v2.135.7638.119086 最新版
v2.559.2015.669365 安卓最新版
v5.111 IOS版
v1.713 IOS版
v7.209.7242.905698 安卓免費版
v6.273.9567.64700 IOS版
v5.987.6165 最新版
v3.557 安卓免費版
v3.904.522 最新版
v2.15.9607.149312 PC版
v5.875.3152.391877 IOS版
v2.354.1791 安卓免費版
v8.349.9531 安卓漢化版
v8.190 安卓最新版
v3.670.9757.393386 安卓漢化版
v3.458.1568.566904 IOS版
v3.594.8431.604516 最新版
v9.191 最新版
v2.719 IOS版
v8.678.6721.186335 安卓免費版
v4.317.971 安卓最新版
v7.454.782.404074 最新版
v2.744.9186.108504 安卓版
v2.696.159.570785 安卓免費版
v5.669.3647 最新版
v7.760.3727 IOS版
v1.162.608.861182 最新版
v7.706 安卓最新版
v6.19.3995.147535 最新版
v2.622.26.222406 安卓最新版
v2.754.201.499279 IOS版
v3.912 安卓免費版
v4.524.3978 安卓版
v5.275.2386.101939 最新版
v7.161 安卓免費版
v4.803.9057 安卓免費版
v6.733 最新版
v6.6.8354.519366 安卓免費版
v4.307.8884.862520 IOS版
v6.424.6220.148371 PC版
v4.767.5037 最新版
v1.129 安卓免費版
v1.832.7990.302235 安卓最新版
v8.155 安卓最新版
v3.160.2862.229568 安卓版
v5.794.1773 IOS版
v2.217.2971.898056 PC版
v5.302.6101.743218 安卓漢化版
v3.56.8807 最新版
网曝黑料猛料吃瓜网曝
9月29日,DeepSeek-V3.2-Exp模型正式发布,并已在Huggingface与魔搭开源。目前,官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp,同时API大幅度降价。
据官方介绍,DeepSeek-V3.2-Exp 模型是一个实验性(Experimental)的版本。作为迈向新一代架构的中间步骤,V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制),针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。
具体来说,DeepSeek Sparse Attention(DSA)首次实现了细粒度稀疏注意力机制,在几乎不影响模型输出效果的前提下,实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。
据“华为计算”微信公众号消息,9月29日,DeepSeek-V3.2-Exp发布并开源,引入稀疏Attention架构。昇腾已快速基于vLLM/SGLang等推理框架完成适配部署,实现DeepSeek-V3.2-Exp 0day支持,并面向开发者开源所有推理代码和算子实现。
DeepSeek还表示,在新模型的研究过程中,需要设计和实现很多新的GPU算子。官方使用高级语言TileLang进行快速原型开发,以支持更深入的探索。在最后阶段,以TileLang作为精度基线,逐步使用底层语言实现更高效的版本。因此,本次开源的主要算子包含TileLang与CUDA两种版本。官方建议社区在进行研究性实验时,使用基于TileLang的版本以方便调试和快速迭代。
得益于新模型服务成本的大幅降低,官方API价格也相应下调。在新的价格政策下,开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。
DeepSeek于8月21日正式发布 DeepSeek-V3.1,本次升级包含以下主要变化:首先是混合推理架构,一个模型同时支持思考模式与非思考模式;其次是更高的思考效率,相比 DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案;最后是更强的Agent能力,通过Post-Training优化,新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。
9月22日,DeepSeek-V3.1更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本,此次更新在保持模型原有能力的基础上,针对用户反馈的问题进行了改进,包括:语言一致性,缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况;Agent 能力,进一步优化Code Agent与Search Agent的表现。官方表示,DeepSeek-V3.1-Terminus的输出效果相比前一版本更加稳定
为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响,官方特意把DeepSeek-V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行了严格的对齐。在各领域的公开评测集上,DeepSeek-V3.2-Exp的表现与V3.1-Terminus基本持平。
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论