Компания DeepSeek недавно представила экспериментальную модель DeepSeek-V3.2-Exp, которая решает одну из самых больших проблем ИИ: эффективную и доступную обработку длинных документов.
Построенная на основе DeepSeek-V3.1-Terminus, эта новая модель использует технологию DeepSeek Sparse Attention (DSA, разреженное внимание) — прорывное решение, которое снижает стоимость вдвое и значительно ускоряет обработку сценариев с длинным контекстом.
В Novita AI мы предоставляем разработчикам доступ к этой передовой модели через нашу удобную API-платформу. Независимо от того, создаёте ли вы инструменты для анализа документов, помощники для написания кода или чат-боты, которым нужно запоминать целые диалоги, DeepSeek-V3.2-Exp обеспечивает нужную вам эффективность и экономию средств без потери качества.
Попробовать демо DeepSeek V3.2 Exp
Что делает DeepSeek-V3.2-Exp особенным?
DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная ИИ-модель, созданная для более эффективной обработки длинных документов и диалогов по сравнению с традиционными моделями.
Сокращение «Exp» означает «экспериментальная»: DeepSeek тестирует новый подход, чтобы оценить его эффективность в реальных сценариях использования.
Решаемая проблема
Традиционные ИИ-модели значительно замедляются при обработке длинных текстов.
Чтение документа на 100 страниц или ведение длинного диалога становится затратным и трудоёмким. Это происходит потому, что стандартные модели обрабатывают каждое слово относительно всех остальных: чем длиннее текст, тем больше вычислений требуется.
Решение: разреженное внимание
В DeepSeek-V3.2-Exp реализована технология DeepSeek Sparse Attention (DSA), которая работает как умный фильтр.
Вместо анализа каждого слова со всеми остальными модель определяет и фокусируется только на наиболее релевантных частях. Это можно сравнить с скорочтением: вы не уделяете равное внимание каждому слову, а сосредотачиваетесь на самом важном.
Ключевые особенности
- Длина контекста: Поддерживает до 128 000 токенов (примерно 96 000 слов или более 300 страниц)
- Вдвое дешевле: На 50% ниже стоимость обработки длинного контекста по сравнению с DeepSeek-V3.1-Terminus
- Значительное ускорение: Резкий рост эффективности как при обучении, так и при выводе, особенно в сценариях с длинным контекстом
- Архитектура: Построена на основе DeepSeek-V3.1-Terminus с добавлением технологии DeepSeek Sparse Attention
- Такое же качество: Сохраняет производительность, сравнимую с DeepSeek-V3.1-Terminus
Модель построена на проверенной основе DeepSeek-V3.1-Terminus, которая уже поддерживала длину контекста 128К, но добавляет этот интеллектуальный слой эффективности за счёт дополнительного обучения.
Прорыв в экономической эффективности
Технология DeepSeek Sparse Attention (DSA) снижает сложность основного механизма внимания с O(L²) до O(Lk), где k — количество выбранных токенов (значительно меньше, чем L).
Хотя высокоскоростной индексный модуль по-прежнему имеет сложность O(L²), он требует значительно меньше вычислений по сравнению с основным механизмом внимания. В сочетании с оптимизированной реализацией DSA обеспечивает значительное общее ускорение в сценариях с длинным контекстом.
DeepSeek провёл бенчмаркинг DeepSeek-V3.1-Terminus и DeepSeek-V3.2-Exp на реальном сервисе, развёрнутом на GPU H800 при арендной стоимости 2 доллара США за час работы GPU.
Результаты демонстрируют резкий рост эффективности, особенно по мере увеличения длины контекста.
Узнайте больше об архитектуре и деталях реализации в официальной технической документации.
Производительность: действительно ли это работает?
DeepSeek оценил производительность модели на наборе бенчмарков, охватывающих различные возможности.
В целом DeepSeek-V3.2-Exp не показывает существенного снижения производительности по сравнению с DeepSeek-V3.1-Terminus.
Общие знания
| Бенчмарк | 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 |
Примечание: Производительность на GPQA, HLE и HMMT 2025 ниже, потому что DeepSeek-V3.2-Exp генерирует меньше токенов рассуждений. На промежуточных чекпоинтах, которые генерируют сопоставимое количество токенов, разрыв в производительности сокращается.
Веб-поиск и агенты
| Бенчмарк | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| BrowseComp | 38.5 | 40.1 |
| BrowseComp_zh | 45.0 | 47.9 |
| SimpleQA | 96.8 | 97.1 |
Интересно, что модель даже показывает улучшение результатов в задачах поиска! Это говорит о том, что разреженное внимание может помогать модели фокусироваться на релевантной информации при поиске ответов в длинном контексте.
Генерация кода
| Бенчмарк | 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 |
Модель демонстрирует сильные способности к написанию кода, даже получив более высокий рейтинг в соревновательном программировании (2121 — уровень эксперта на Codeforces).
Агенты для работы с кодом
| Бенчмарк | 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 |
Модель сохраняет сильные возможности агентов для решения реальных задач в области разработки программного обеспечения.
Математика
| Бенчмарк | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp |
|---|---|---|
| AIME 2025 | 88.4 | 89.3 |
| HMMT 2025 | 86.1 | 83.6 |
Модель показывает исключительно высокие результаты на AIME 2025 (сложной олимпиаде по математике для старшеклассников), решая 89,3% задач.
Стабильность обучения
DeepSeek сравнил кривые обучения с подкреплением обеих моделей на бенчмарках BrowseComp и SWE Verified.
Производительность обеих моделей стабильно улучшалась на протяжении всего процесса обучения, а кривые были очень близки, что отражает стабильность обучения с использованием DSA.
Начало работы на Novita AI
Доступ к DeepSeek-V3.2-Exp через Novita AI предоставляет несколько вариантов, адаптированных под разные уровни технической подготовки и сценарии использования.
Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-пользователем, изучающим возможности ИИ, или разработчиком, создающим производственные приложения, Novita AI предоставляет все необходимые инструменты.
Используйте Playground (не требуется написание кода)
- Мгновенный доступ: Зарегистрируйтесь и начните экспериментировать с DeepSeek-V3.2-Exp за несколько секунд
- Интерактивный интерфейс: Тестируйте запросы и визуализируйте результаты в реальном времени
- Сравнение моделей: Сравнивайте DeepSeek-V3.2-Exp с другими ведущими моделями для вашего конкретного сценария использования
Playground позволяет тестировать различные запросы и получать мгновенные результаты без какой-либо технической настройки.
Идеально подходит для прототипирования, тестирования идей и оценки возможностей модели перед полноценной реализацией.
Попробовать демо DeepSeek V3.2 Exp
Интеграция через API (для разработчиков)
Подключите DeepSeek-V3.2-Exp к вашим приложениям с помощью унифицированного REST API Novita AI.
Вариант 1: Прямая интеграция через API
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)
Вариант 2: Многоагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK
Создавайте сложные многоагентные системы, используя возможности DeepSeek-V3.2-Exp:
- Интеграция без дополнительной настройки: Используйте DeepSeek-V3.2-Exp в любом рабочем процессе OpenAI Agents
- Расширенные возможности агентов: Поддержка передачи задач, маршрутизации и интеграции с инструментами
- Масштабируемая архитектура: Создавайте агентов, которые используют эффективную обработку длинного контекста DeepSeek-V3.2-Exp
Подключение к сторонним платформам
Инструменты для разработки: Бесшовно интегрируйтесь с популярными IDE и средами разработки, такими как Cursor, Codex, Claude Code, Trae, Qwen Code и Cline, через совместимые с OpenAI API и совместимые с Anthropic API.
Фреймворки для оркестрации: Подключайтесь к LangChain, Dify, CrewAI, Langflow и другим платформам для оркестрации ИИ с помощью официальных коннекторов.
Интеграция с Hugging Face: Novita AI является официальным провайдером вывода для Hugging Face, что обеспечивает широкую совместимость с экосистемой.
Заключение
DeepSeek-V3.2-Exp представляет собой значительный прорыв в области эффективной и доступной обработки длинного контекста ИИ.
Благодаря технологии DeepSeek Sparse Attention модель обеспечивает вдвое более низкую стоимость по сравнению с DeepSeek-V3.1-Terminus, значительное ускорение и существенный рост эффективности как при обучении, так и при выводе, особенно в сценариях с длинным контекстом, при этом сохраняя производительность, сравнимую с DeepSeek-V3.1-Terminus.
DeepSeek активно проводит дальнейшее крупномасштабное тестирование в реальных сценариях, чтобы выявить потенциальные ограничения архитектуры разреженного внимания.
Novita AI упрощает доступ к этой экспериментальной технологии через нашу удобную для разработчиков API-платформу: никакой сложности с инфраструктурой, только мощный ИИ под рукой с экономией 50% затрат.
Готовы ощутить будущее эффективного и доступного ИИ с длинным контекстом? Начните изучать DeepSeek-V3.2-Exp в Playground уже сегодня.
Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предоставляет разработчикам простой способ развёртывания ИИ-моделей через наше простое API, а также доступное и надёжное облако GPU для построения и масштабирования решений.
