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RyanLopez
RyanLopez
29. September 2025

DeepSeek-Forscher veröffentlichten V3.2-exp, ein Modell mit DeepSeek Sparse Attention, das die Kosten für die Inferenz von langen Kontexten um bis zu 50 % senkt, indem es einen Blitz-Indexer und ein Token-Auswahlsystem verwendet. Die offene Gewichtung auf Hugging Face zielt darauf ab, die Effizienz des Transformators zu optimieren.

DeepSeek-Forscher veröffentlichten V3.2-exp, ein Modell mit DeepSeek Sparse Attention, das die Kosten für die Inferenz von langen Kontexten um bis zu 50 % senkt, indem es einen Blitz-Indexer und ein Token-Auswahlsystem verwendet. Die offene Gewichtung auf Hugging Face zielt darauf ab, die Effizienz des Transformators zu optimieren.
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