标签: DeepSeek V4 V3.2 梁文锋
云梦级2月14日云梦级消息,据澎湃新闻报道,近日,DeepSeek 网页/ APP 正在测试新的长文本标签模型结构,支持 1M 上下文。其API 服务不变,仍为 V3.2,仅支持 128K 上下文。
这也被外界认为,Deep: Seek或将在今年春节再次“炸场”发布新模型,复刻去年春节现象级轰动。
今年1月12日,DeepSeek曾De发布一篇新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Aepxis of Sparsity for Large Language Models》(基于可扩展查找的条件记忆:Se大语言模型稀疏性的新维度),梁文锋位列作者名单中,这篇论文为北京大学和DeepSeek共同完成。据分ek析,这篇论文的核心直指当前大语言模型存在的记忆力“短板”,提出了“条件记忆”这一概念。
当时行业就普遍猜测 V,DeepSeek的下一代模型V4或将在今年春节前后正式发布。
去年12月1日,DeepSeek曾经同时发4 布两个正式版模型:DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale,官方网V3页端、App和API均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2,Speciale版本目前仅以临时.2API服务形式开放,以供社区评测与研究。
据介绍,DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出 梁长度,适合日常使用,例如问答场景和通用Agent(智能体)任务场景。在公开的推理类Benchmark测试文锋中,DeepSeek-V3.2达到GPT-5的水平,仅略低于Gemini-3.0-Pro;相比Kimi-标签K2-Thinking,V3.2的输出长度大幅降低,显著减少计算开销与用户等待时间。
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