أطلقت DeepSeek-AI نموذج DeepSeek-V3.2-Exp التجريبي، الذي يقدم تقنية DeepSeek Sparse Attention (DSA) لتحسين كفاءة التدريب والاستدلال في سيناريوهات السياق الطويل.

  • يبني النموذج على V3.1-Terminus من خلال تنفيذ الانتباه المتناثر الدقيق لأول مرة.
  • يحافظ على أداء يعادل أداء V3.1-Terminus عبر المعايير العامة مع تحسين الكفاءة الحسابية.
  • حل تحديث بتاريخ 2025.11.17 عدم تطابق في تضمين الموقع الدائري (Rotary Position Embedding) داخل وحدة الفهرسة والذي كان قد يؤدي إلى تدهور الأداء.
  • يتوفر النموذج بموجب ترخيص MIT مع دعم day-0 لـ vLLM وصور Docker لـ SGLang.

يتيح هذا الإصدار للباحثين التحقق من صحة التحسينات لهندسة المعمارية للمحول (transformer) التي تركز على تسلسلات النص الممتدة.