DeepSeek a publié DeepSeek-V3.2, un grand modèle de langage ouvert qui combine une haute efficacité computationnelle avec des capacités de raisonnement avancées. La publication met en avant trois avancées techniques majeures : un nouveau mécanisme d'attention sparse, un framework d'apprentissage par renforcement évolutif et un pipeline de synthèse de données d'entraînement agentic.

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA) réduit la complexité computationnelle tout en maintenant les performances dans des scénarios à long contexte.
  • Un protocole d'apprentissage par renforcement robuste permet au modèle d'atteindre des performances comparables à celles de GPT-5.
  • La variante haute puissance de calcul, DeepSeek-V3.2-Speciale, surpasse GPT-5 et égale Gemini-3.0-Pro en matière de raisonnement.
  • DeepSeek-V3.2-Speciale a obtenu des performances de niveau médaille d'or tant à l'Olympiade Internationale de Mathématiques (IMO) 2025 qu'à l'Olympiade Internationale d'Informatique (IOI).
  • Un pipeline de synthèse de tâches agentic à grande échelle améliore la généralisation et le respect des instructions dans des environnements interactifs complexes.

Ces améliorations facilitent un post-entraînement agentic évolutif, générant des gains substantiels en robustesse au sein d'environnements complexes et interactifs.