LarDeepSeek-V3.2
671B
Modelo Parâmetro Quantidade
DeepSeek
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
1 de Dezembro de 2025
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
A versão mais recente dos modelos da série Deepseek V3.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Capaz de entender contextos complexos e gerar frases logicamente coerentes, embora ocasionalmente desativada no controle de tom.
8.1
Escopo de cobertura do conhecimento
Abrange mais de 200 campos especializados, integrando as últimas descobertas de pesquisa e conhecimento transcultural em tempo real.
9.2
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
5.1
Comparação de modelos
DeepSeek-V3.2 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
DeepSeek-V3.2 vs Hunyuan-T1-20250822
O modelo de raciocínio profundo desenvolvido de forma independente pela Tencent adota o número de versão hunyuan-t1-20250822.
DeepSeek-V3.2 vs Spark-X1
O modelo de inferência Spark X1 lançado pela iFlytek, além de liderar tarefas matemáticas domésticas, avalia o desempenho de tarefas gerais como inferência, geração de texto e compreensão linguística contra o OpenAI o1 e o DeepSeek R1.
Modelo relacionado
DeepSeek-V3.2-Exp
A versão experimental mais recente dos modelos da série Deepseek V3.
DeepSeek-R1-0528
A versão mais recente do Deepseek R1.
DeepSeek-V3-0324
O DeepSeek-V3 supera outros modelos de código aberto, como Qwen2.5-72B e Llama-3.1-405B, em várias avaliações e corresponde ao desempenho de modelos de código fechado de alto nível, como GPT-4 e Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-R1-0528
A versão mais recente do Deepseek R1.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
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