Novita AIで提供開始のDeepSeek-V3.2-Exp：スパースアテンションによる長文コンテキストAI処理が半額で高速化

DeepSeekはこのたび、AIが抱える最大の課題の1つである「長文ドキュメントの効率的かつ低コストでの処理」を解決する実験的モデル、DeepSeek-V3.2-Expをリリースしました。

本モデルはDeepSeek-V3.1-Terminusをベースに構築されており、長文コンテキスト场景で価格を半額に抑えつつ大幅な高速化を実現する画期的な技術「DeepSeek Sparse Attention（DSA）」を新たに搭載しています。

Novita AIは、使いやすいAPIプラットフォームを通じてこの最先端のモデルを開発者に提供します。ドキュメント分析ツール、コードアシスタント、会話全体を記憶する必要のあるチャットボットの構築など、用途を問わず、DeepSeek-V3.2-Expは品質を落とすことなく必要な効率性とコスト削減を実現します。

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DeepSeek-V3.2-Expの特長

DeepSeek-V3.2-Expは、従来のモデルよりも長文ドキュメントや会話をより効率的に処理するために設計された実験的AIモデルです。

"Exp"は「実験的（Experimental）」を意味しており、DeepSeekは実世界のアプリケーションでの性能を検証するためにこの新しいアプローチをテストしています。

解決する課題

従来のAIモデルは長文を処理する際に処理速度が大幅に低下します。

100ページのドキュメントを読み込んだり、長い会話を維持したりする場合、コストがかかり時間も消費します。これは標準的なモデルが、すべての単語を他のすべての単語と関連付けて処理する必要があるためで、テキストが長くなるほど必要な計算量が増加するからです。

解決策：スパースアテンション

DeepSeek-V3.2-Expは、スマートフィルターのように機能する「DeepSeek Sparse Attention（DSA）」を搭載しています。

すべての単語を他のすべての単語と照合して分析するのではなく、モデルは最も関連性の高い部分だけを識別して重点的に処理します。速読のようなものだと考えるとわかりやすいでしょう：速読では、すべての単語に同じように注意を払うのではなく、最も重要な部分に焦点を当てます。

主な特長

• コンテキスト長：最大128,000トークン（約96,000語、300ページ以上）まで処理可能
• 価格は半額：長文コンテキスト処理においてDeepSeek-V3.1-Terminus比で50%低コスト
• 大幅な高速化：長文コンテキスト场景を中心に、学習・推論の両方で効率が大幅に向上
• アーキテクチャ：DeepSeek-V3.1-Terminusをベースに、DeepSeek Sparse Attentionを追加して構築
• 品質は同等：DeepSeek-V3.1-Terminusと同等の性能を維持

本モデルは、すでに128Kのコンテキスト長をサポートする実績のあるDeepSeek-V3.1-Terminusをベースに、継続的な学習を通じてこのインテリジェントな効率化レイヤーを追加しています。

コスト効率の画期的な向上

DeepSeek Sparse Attention（DSA）は、コアアテンションの計算量をO(L²)からO(Lk)に削減します。ここでkは選択されたトークンの数で、Lよりはるかに小さい値です。

ライトニングインデクサーは依然としてO(L²)の計算量を維持しますが、メインのアテンションメカニズムと比較してはるかに少ない計算で済みます。最適化された実装と組み合わせることで、DSAは長文コンテキスト场景でエンドツーエンドの大幅な高速化を実現します。

DeepSeekは、1時間あたり2米ドルでレンタル可能なH800 GPU上に実際にデプロイしたサービス環境で、DeepSeek-V3.1-TerminusとDeepSeek-V3.2-Expのベンチマークを実施しました。

その結果、特にコンテキスト長が長くなるほど効率の大幅な向上が確認されました。

アーキテクチャや実装の詳細については、公式技術ドキュメントをご覧ください。

性能は実際にどの程度か？

DeepSeekは、多様な能力を評価するための一連のベンチマークで本モデルを検証しました。

全体的に、DeepSeek-V3.2-ExpはDeepSeek-V3.1-Terminusと比較して大幅な性能低下は見られません。

一般知識

ベンチマーク	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
MMLU-Pro	85.0	85.0
GPQA-Diamond	80.7	79.9
Humanity’s Last Exam	21.7	19.8

注意：GPQA、HLE、HMMT 2025の性能が低いのは、DeepSeek-V3.2-Expが生成する推論トークン数が少ないためです。同等のトークン数を生成する中間チェックポイントでは、性能差が解消されることが確認されています。

ウェブ検索・エージェント

ベンチマーク	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
BrowseComp	38.5	40.1
BrowseComp_zh	45.0	47.9
SimpleQA	96.8	97.1

興味深いことに、本モデルは検索タスクで性能が向上しています！これはスパースアテンションが、長文コンテキストから回答を取得する際に、モデルが関連情報に焦点を当てるのに役立つ可能性を示唆しています。

コード生成

ベンチマーク	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
LiveCodeBench (2408-2505)	74.9	74.1
Codeforces-Div1 Rating	2046	2121
Aider-Polyglot	76.1	74.5

本モデルは優れたコーディング能力を示しており、競技プログラミングのレーティングも2121（Codeforcesではエキスパートレベル）と高い数値を達成しています。

コードエージェント

ベンチマーク	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
SWE Verified (Agent mode)	68.4	67.8
SWE-bench Multilingual (Agent mode)	57.8	57.9
Terminal-bench (Terminus 1 framework)	36.7	37.7

本モデルは、実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクを解決するための強力なエージェント能力を維持しています。

数学

ベンチマーク	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
AIME 2025	88.4	89.3
HMMT 2025	86.1	83.6

本モデルは、難易度の高い高校生向け数学コンテストであるAIME 2025で特に優れた性能を発揮し、問題の89.3%を正解しています。

学習の安定性

DeepSeekは、BrowseCompとSWE Verifiedの両ベンチマークで、両モデルの強化学習の学習曲線を比較しました。

両モデルの性能は学習の過程で着実に向上し、曲線も非常に近い形状を示しており、DSAの学習の安定性が裏付けられています。

Novita AIでの利用開始

Novita AIを通じてDeepSeek-V3.2-Expを利用する場合、技術的な専門知識のレベルや用途に合わせて複数の利用方法を選択できます。

AIの能力を探索するビジネスユーザーも、本番環境のアプリケーションを構築する開発者も、Novita AIが必要なツールを提供します。

プレイグラウンドを利用する（コード不要）

• 即時利用可能：新規登録を行えば、数秒でDeepSeek-V3.2-Expでの実験を開始できます
• インタラクティブなインターフェース：プロンプトをテストし、出力をリアルタイムで確認可能
• モデル比較：特定の用途に合わせてDeepSeek-V3.2-Expを他の主要モデルと比較可能

プレイグラウンドを利用すれば、技術的なセットアップ不要でさまざまなプロンプトをテストし、すぐに結果を確認できます。本番実装前のプロトタイピング、アイデアの検証、モデルの能力の理解に最適です。

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APIを利用して統合する（開発者向け）

Novita AIの統合REST APIを利用して、DeepSeek-V3.2-Expをあなたのアプリケーションに接続できます。

オプション1：直接API統合

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_lnrv9fuPcmgAz_fk3YmwpmOhfIpYY11iFpvaauxsvknzSam5bSQasB-eIUbv9o2PGSF_tpNcC44ez9wAxUyuDA==",
)

model = "deepseek/deepseek-v3.2-exp"
stream = True # or False
max_tokens = 81920
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

オプション2：OpenAI Agents SDKを利用したマルチエージェントワークフロー

DeepSeek-V3.2-Expの能力を活用して、高度なマルチエージェントシステムを構築できます：

• プラグアンドプレイ統合：任意のOpenAI AgentsワークフローでDeepSeek-V3.2-Expを利用可能
• 高度なエージェント機能：ハンドオフ、ルーティング、ツール統合をサポート
• スケーラブルなアーキテクチャ：DeepSeek-V3.2-Expの効率的な長文コンテキスト処理を活用するエージェントを設計可能

サードパーティプラットフォームとの連携

開発ツール：OpenAI互換APIやAnthropic互換APIを利用して、Cursor、Codex、Claude Code、Trae、Qwen Code、Clineなどの人気IDEや開発環境とシームレスに統合可能です。

オーケストレーションフレームワーク：公式コネクタを利用して、LangChain、Dify、CrewAI、LangflowなどのAIオーケストレーションプラットフォームと連携可能です。

Hugging Face連携：Novita AIはHugging Faceの公式推論プロバイダーとしてサービスを提供しており、幅広いエコシステムとの互換性を確保しています。

まとめ

DeepSeek-V3.2-Expは、効率的かつ低コストな長文コンテキストAI処理における大きな進歩を表しています。

DeepSeek Sparse Attentionにより、本モデルはDeepSeek-V3.1-Terminus比で価格を半額に抑えつつ、長文コンテキスト场景を中心に学習・推論の両方で大幅な高速化と効率向上を実現し、DeepSeek-V3.1-Terminusと同等の性能を維持しています。

DeepSeekは、スパースアテンションアーキテクチャの潜在的な課題を明らかにするため、実世界の场景でのさらなる大規模テストを進めています。

Novita AIは、開発者に優しいAPIプラットフォームを通じてこの実験的技術へのアクセスを簡単にします。インフラの複雑さはなく、50%のコスト削減で強力なAIをすぐに利用可能です。

効率的で低コストな長文コンテキストAIの未来を体験する準備はできましたか？今すぐプレイグラウンドでDeepSeek-V3.2-Expの利用を開始しましょう。

Novita AIは、シンプルなAPIを利用してAIモデルを簡単にデプロイできる環境を開発者に提供するとともに、構築・スケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供するAIクラウドプラットフォームです。