当前位置:首页 → 电脑软件 → 苹果头显VisionPro将停产 → bet365网投 v3.978 安卓最新版
v9.582.3439.12816 安卓版
v3.697 最新版
v3.33.7246.250473 安卓最新版
v4.67.3598.219917 PC版
v4.793.5631.247400 安卓漢化版
v4.374.6033.595024 安卓免費版
v2.71 PC版
v9.248.2191.797303 IOS版
v5.1.9645 PC版
v6.540.9350 安卓免費版
v9.849.3720.286521 PC版
v1.24.2660 IOS版
v7.94 安卓免費版
v9.58 PC版
v8.660.9466.605231 安卓漢化版
v6.896.133.18855 安卓最新版
v6.879.8227.62091 安卓免費版
v4.437.8284.635152 PC版
v9.243.648.173055 安卓漢化版
v9.255.4500.404309 最新版
v7.792.5950.551240 安卓版
v1.350.3467.351549 安卓免費版
v2.261.245 安卓最新版
v9.191 PC版
v1.381.5675.896317 IOS版
v3.350.2166 最新版
v9.930.2539.46292 IOS版
v1.53 最新版
v3.952 IOS版
v2.618.9980 安卓版
v7.419 PC版
v1.191.8399.32593 安卓版
v2.510.8197 安卓免費版
v5.745.8633 PC版
v3.599.3090 IOS版
v3.960 安卓版
v1.652 最新版
v1.84.8672.838976 安卓免費版
v2.447 最新版
v9.289 安卓版
v3.996.2780.166978 安卓漢化版
v2.553.341.457231 最新版
v6.305.4665 安卓版
v2.115.9160.209230 安卓版
v6.326 安卓免費版
v6.575.3388.912086 PC版
v3.400.6356.179346 安卓漢化版
v7.450.5155.742611 安卓免費版
v6.271.5012 安卓版
v6.303.2312.498892 安卓最新版
v4.444 安卓免費版
v5.628.9490 安卓免費版
v6.479 IOS版
v6.762 安卓最新版
v5.17.1299.726024 最新版
v1.240.7350 最新版
v5.602.8780 最新版
v1.679 安卓漢化版
v8.251.9366 安卓漢化版
v3.858.9917 IOS版
v5.977.6524 安卓免費版
v2.339.3489.526892 IOS版
v3.881.1695.913346 PC版
v9.614.4386 安卓免費版
v6.352.6914.365292 安卓免費版
v6.969.1496 安卓版
v4.769.2243.357114 安卓版
v3.851.2210.177979 IOS版
v9.19.8285.704588 IOS版
v3.696 安卓最新版
v6.694 最新版
v8.843.9526.118207 最新版
v8.704.136.302528 安卓漢化版
v3.573.9715.752023 安卓漢化版
v2.595.667.361375 PC版
v6.805.7868 安卓漢化版
v7.337.6280.198498 安卓免費版
v8.680 最新版
v1.31.873.559481 最新版
v2.863.5959.519320 IOS版
bet365网投
新智元报道
编辑:好困 定慧
【新智元导读】DeepSeek最新模型V3.2-Exp发布,推出全新注意力机制DeepSeek Sparse Attention(DSA),训练推理提效的同时,API同步降价达50%以上!
刚刚,DeepSeek最新模型上线!
代号DeepSeek-V3.2-Exp,被DeepSeek誉为最新的实验性模型!
这次V3.2主要基于DeepSeek-V3.1-Terminus,并且首次引入「DeepSeek稀疏注意力」(DeepSeek Sparse Attention,DSA),在长上下文上实现更快、更高效的训练与推理。
值得注意的是,这是第一个用「DeepSeek」品牌命名的关键技术(注意力机制)!
我们注意到,DSA正是此前与北大合作、梁文锋署名的那篇中,原生稀疏注意力(Native Sparse Attention,NSA)的改进。
技术报告里的引用
全新注意力机制
DeepSeek-V3.2-Exp的核心武器「DeepSeek稀疏注意力」,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。
论文地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
与之前模型最大的不同是,DSA不再让每个Token关注序列中的所有其他Token,而是引入了一个名为「闪电索引器」(lightning indexer)的高效组件。
这个索引器能以极快的速度判断,对于当前正在处理的Token,序列中哪些历史Token是最重要的。
随后,模型只从这些最重要的Token中选取(Top-k)一小部分(例如2048个)进行精细计算。
如此一来,核心注意力的计算复杂度就从O(L?)骤降至O(Lk),其中k是一个远小于L的固定值。
这在处理长文本时,无疑带来了巨大的效率提升。
更关键的是,这种效率提升并非以牺牲性能为代价。
在DeepSeek-V3.1的基础上,团队先用一个简短的「密集预热」阶段来初始化闪电索引器,让它学会模仿原有模型的注意力分布。
随后进入「稀疏训练」阶段,让整个模型适应新的稀疏模式。
最后,再沿用与前代模型完全相同的后训练流程,包括专家蒸馏和混合强化学习(GRPO)。
为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响,DeepSeek特意把DeepSeek-V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行了严格的对齐。
DeepSeek-V3.2-Exp的架构图,其中DSA在MLA下实例化。
评估结果显示,无论是在短文本还是长文本任务上,DeepSeek-V3.2-Exp的性能与它的「密集注意力」前身V3.1-Terminus相比,都没有出现实质性的性能下降。
与此同时,在实际部署的推理成本测试中,其端到端的加速效果和成本节约非常显著。
虽然DeepSeek-V3.2-Exp目前还是一款实验性模型,但它所展示的「性能不降、成本骤减」的特性,为大模型突破长文本瓶颈,指明了一条充满希望的工程路径。
价格更便宜
DeepSeek再一次把模型价格打了下来!
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,新价格即刻生效。
在新的价格政策下,开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。
目前API的模型版本为DeepSeek-V3.2-Exp,访问方式保持不变。
最后,不得不说,这次DeepSeek太仁慈了,「发布节奏」真的听取了网友的建议,给众多AI界的朋友们放个好假!
参考资料:
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250929
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论