DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V3.2, un modelo de lenguaje grande abierto que combina alta eficiencia computacional con capacidades avanzadas de razonamiento. El lanzamiento destaca tres avances técnicos principales: un nuevo mecanismo de atención dispersa, un marco de aprendizaje por refuerzo escalable y una tubería para sintetizar datos de entrenamiento agénticos.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA) reduce la complejidad computacional mientras mantiene el rendimiento en escenarios de contexto largo.
- Un protocolo robusto de aprendizaje por refuerzo permite que el modelo tenga un rendimiento comparable al de GPT-5.
- La variante de alto cómputo, DeepSeek-V3.2-Speciale, supera a GPT-5 y iguala a Gemini-3.0-Pro en razonamiento.
- DeepSeek-V3.2-Speciale logró un rendimiento de medalla de oro tanto en la Olimpiada Matemática Internacional (IMO) 2025 como en la Olimpiada Internacional de Informática (IOI).
- Una tubería de síntesis de tareas agénticas a gran escala mejora la generalización y el seguimiento de instrucciones en entornos interactivos complejos.
Estas mejoras facilitan el post-entrenamiento agéntico escalable, obteniendo ganancias sustanciales en robustez dentro de entornos interactivos complejos.