DeepSeek ने DeepSeek-V3.2 जारी किया है, जो एक ओपन लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो उच्च कंप्यूटेशनल दक्षता को उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ जोड़ता है। रिलीज़ में तीन मुख्य तकनीकी प्रगति पर प्रकाश डाला गया है: एक नया स्पार्स एटेंशन मशीनिज्म, स्केलेबल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क, और एजेंटिक ट्रेनिंग डेटा को संश्लेषित करने के लिए एक पाइपलाइन।
- DeepSeek Sparse Attention (DSA) लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट परिदृश्यों में प्रदर्शन बनाए रखते हुए कंप्यूटेशनल जटिलता को कम करता है।
- एक मजबूत रिइन्फोर्समेंट लर्निंग प्रोटोकॉल मॉडल को GPT-5 के तुलनीय प्रदर्शन करने की अनुमति देता है।
- हाई-कंप्यूट वेरिएंट, DeepSeek-V3.2-Speciale, GPT-5 को पार करता है और तर्क में Gemini-3.0-Pro के बराबर है।
- DeepSeek-V3.2-Speciale ने 2025 अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) और अंतर्राष्ट्रीय सूचना विज्ञान ओलंपियाड (IOI) दोनों में गोल्ड-मेडल प्रदर्शन हासिल किया।
- एक बड़े पैमाने पर एजेंटिक टास्क संश्लेषण पाइपलाइन जटिल इंटरैक्टिव वातावरण में सामान्यीकरण और निर्देश-अनुपालन को बेहतर बनाती है।
ये सुधार स्केलेबल एजेंटिक पोस्ट-ट्रेनिंग को सक्षम बनाते हैं, जिससे जटिल, इंटरैक्टिव वातावरण में दृढ़ता में महत्वपूर्ण लाभ मिलते हैं।