DeepSeek представил свою экспериментальную модель V3.2-Exp 29 сентября 2025 года, внедрив инновационную технологию разреженного внимания

Китайский разработчик ИИ DeepSeek представил свою экспериментальную модель V3.2-Exp 29 сентября 2025 года, внедрив инновационную технологию разреженного внимания, которая значительно снижает вычислительные издержки при сохранении уровня производительности, сопоставимого с ведущими системами искусственного интеллекта. Этот релиз выводит компанию из Ханчжоу в число серьёзных конкурентов на мировом рынке ИИ, особенно по отношению к таким признанным игрокам, как OpenAI, а также к отечественным соперникам, включая платформу Qwen от.

Модель V3.2-Exp дебютирует с технологией DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизмом, который, по заявлению компании на платформе для разработчиков Hugging Face, впервые обеспечивает «тонкозернистое разреженное внимание». Эта технология позволяет модели обрабатывать длинные текстовые последовательности до 64 раз быстрее традиционных методов, при этом снижая использование памяти на 30–40% и повышая эффективность обучения примерно на 50%.

Резкое снижение цен, нарушающее рынок, свидетельствует о конкурентном давлении

DeepSeek объявила о снижении цен на API более чем на 50%, причем стоимость ввода сократилась до $0.07 за миллион токенов в случае попадания в кэш и до $0.56 за миллион токенов при промахе кэша. Такие резкие снижения цен напоминают о предыдущем рыночном потрясении, вызванном запуском модели R1 в январе 2025 года, когда объем продаж на фондовом рынке достиг $600 миллиардов из-за опасений инвесторов по поводу угрозы устоявшимся лидерам в сфере ИИ, таким как Nvidia.

Компания охарактеризовала V3.2-Exp как "промежуточный шаг к архитектуре следующего поколения", построенный на базе V3.1-Terminus. В тестах производительности в различных областях, включая рассуждение, программирование и решение математических задач, новая модель показала результаты, сопоставимые с предшественницей, обеспечивая при этом значительный прирост эффективности. В программировании V3.2-Exp набрал 2,121 балл против 2,046 баллов у V3.1-Terminus по результатам бенчмарков Codeforces.

Технология разреженного внимания решает ключевую задачу эффективности искусственного интеллекта

Прорывной механизм разреженного внимания решает одну из самых значимых вычислительных задач в крупных языковых моделях, избирательно обрабатывая только релевантные части длинных текстовых последовательностей. Традиционные механизмы внимания требуют вычисления отношений между каждым токеном и всеми остальными токенами в последовательности, что создаёт квадратичную вычислительную сложность и становится чрезмерно затратным при работе с длинными контекстами.

Реализация DeepSeek использует так называемый «молниеносный индексатор», который оценивает и ранжирует важность токенов, поддерживая только наиболее релевантные связи для каждого запроса. Такой избирательный подход позволяет обрабатывать последовательности длиной до 128 000 токенов при сохранении качества результата, практически идентичного полным механизмам внимания.

Модель доступна немедленно через приложение, веб-платформу и API-сервисы DeepSeek, а также с открытым исходным кодом через репозитории Hugging Face и GitHub. Компания также выпустила поддерживающие GPU-ядра в форматах TileLang и CUDA для поддержки исследований и внедрения на различном аппаратном обеспечении.

Релиз произошёл на фоне усиливающейся глобальной конкуренции в области ИИ, когда китайские компании всё активнее бросают вызов доминированию США в развитии искусственного интеллекта. Согласно недавнему анализу, китайские фирмы «не только догнали», но и частично обошли западных конкурентов, сформировав собственные пути развития ИИ, оптимизированные для эффективности затрат и быстрой интеграции.