🐬 DeepSeek-V3.2-Exp
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
❤3👍2
tgoop.com/machinelearning_ru/3002
Create:
Last Update:
Last Update:
🐬 DeepSeek-V3.2-Exp
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
BY Машинное обучение RU
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_ru/3002