DeepSeek har lansert V3.2 Exp med deres nye DeepSeek Sparse Attention (DSA)-arkitektur som hevder å redusere virkningen av kvadratisk skalering av databehandling med kontekstlengde Vi har uavhengig benchmarket V3.2 Exp for å oppnå lignende intelligens som DeepSeek V3.1 Terminus; DeepSeek har gått over til å bruke V3.2 for deres viktigste API-endepunkt og har redusert API-prisene med >50 %. Med DeepSeeks oppdaterte førsteparts API-priser, faller kostnadene for å kjøre Artificial Analysis Intelligence Index fra $114 til $41. DeepSeek hevder å ha "bevisst justert" treningskonfigurasjonene til V3.1 Terminus og V3.2 Exp. Matching V3.1 Terminus' ytelse ser ut til å demonstrere at ytelsesfordelene til DeepSeek Spare Attention-arkitekturen ikke kommer på bekostning av intelligens. Viktige benchmarking-takeaways: ➤ 🧠 Ingen endring i aggregert intelligens: I resonnementmodus scorer DeepSeek V3.2 Exp 57 på Artificial Analysis Intelligence Index. Vi ser dette som ekvivalent i intelligens med DeepSeek V3.1 Terminus (resonnement) ➤ 📈 Ingen nedgang i resonnement med lang kontekst: Til tross for DeepSeeks arkitekturendringer, ser det ut til at V3.2 Exp (Reasoning) ikke viser noen nedgang i resonnement i lang kontekst - noe som gir en liten økning i AA-LCR. ➤ ⚡ Ikke-resonnerende ytelse: I ikke-resonnerende modus viser DeepSeek V3.2 Exp ingen forringelse i intelligens, og matcher DeepSeek V3.1 Terminus med en poengsum på 46 på Artificial Analysis Intelligence Index ➤ ⚙️ Tokeneffektivitet: For DeepSeek V3.2 Exp (resonnement) reduseres tokenbruken for å kjøre Artificial Analysis Intelligence Index litt fra 67M til 62M sammenlignet med V3.1 Terminus. Tokenbruk forblir uendret for den ikke-resonnerende varianten ➤💲Priser: DeepSeek har betydelig redusert prisen per token for deres førsteparts API fra $0,56/$1,68 til $0,28/$0,42 per 1M input/output-tokens – en reduksjon på 50 % og 75 % i prisingen av henholdsvis input- og output-tokens. Andre modelldetaljer: ➤ ©️ Lisensiering: DeepSeek V3.2 Exp er tilgjengelig under MIT-lisensen ➤ 🌐 Tilgjengelighet: DeepSeek V3.2 Exp er tilgjengelig via DeepSeek API, som har erstattet DeepSeek V3.1 Terminus. Brukere kan fortsatt få tilgang til DeepSeek V3.1 Terminus via en midlertidig DeepSeek API frem til 15 ➤ 📏 Størrelse: DeepSeek V3.2 Exp har 671B totale parametere og 37B aktive parametere. Dette er det samme som alle tidligere modeller i DeepSeek V3- og R1-serien

Sammenlign hvordan DeepSeek V3.2 Exp fungerer i forhold til modeller du bruker eller vurderer på: