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DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
We introduce DeepSeek-V3 2, a model that harmonizes high computational efficiency with superior reasoning and agent performance
【论文笔记】DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models . . .
💡 TL;DR: DeepSeek-V3 2 通过引入 DeepSeek 稀疏注意力 (DSA) 解决了长上下文效率瓶颈，并利用大规模合成数据和改进的 GRPO 强化学习框架，实现了与 GPT-5 和 Gemini-3 0 Pro 相当的推理与 Agent 能力，其中高算力版本 (Speciale) 在数学和编程竞赛中达到了金牌水平。
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models - 教程 . . .
DeepSeek-V3 2 采用与 DeepSeek-V3 2-Exp 完全相同的架构。与上一代版本 DeepSeek-V3 1 的最终版 DeepSeek-V3 1-Terminus 相比，DeepSeek-V3 2 在架构上的唯一改动，就是在持续训练（continued training）的过程中引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）。
AI导读AI论文: DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
DeepSeek-V3 2是DeepSeek-AI推出的开源大语言模型，核心突破在于通过 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制将长上下文场景下的计算复杂度从 O(L2) 降至 O(Lk) （k为选中token数），在保证性能的同时提升计算效率；依托可扩展强化学习（RL）框架（后训练计算量超预训练成本10%
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
结语 DeepSeek-V3 2 的发布，无疑是开源社区的一剂强心针。它通过 DSA 解决了效率和成本问题，通过可扩展的RL框架释放了模型的推理潜力，并通过 Agent任务合成流水线补齐了泛化能力的短板。
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
environments DeepSeek-V3 2:开源大语言模型前沿探索 DeepSeek-AI research@deepseek com 摘要我们推出DeepSeek-V3 2 模型, 该模型在高计算效率与卓越推理� 智能体性能之间实现了平衡。其关键技术突破包括:(1) DeepSeek 稀疏注意力(DSA): 我们引入DSA 高效注意力机制,在保持长上下文场景模型性能的同时, 显著降低计算复杂度。 (2) 可扩展强化学习框架:通过实现稳健的强化学习协议并扩展训练后计算能力,DeepSeek-V3 2 表现可与GPT-5 媲美。值得注�
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
DeepSeek-V3 2 采用与 DeepSeek-V3 2-Exp 完全相同的架构。与上一代版本 DeepSeek-V3 1 的最终版 DeepSeek-V3 1-Terminus 相比，DeepSeek-V3 2 在架构上的唯一改动，就是在持续训练（continued training）的过程中引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）。
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
DeepSeek-V3 2 introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA) for efficient long-context processing and a scalable RL framework that achieves performance comparable to or exceeding state-of-the-art models like GPT-5 and Gemini-3 0-Pro