【DeepSeek-V3.2-Exp نموذج رسمي تم إصداره ومفتوح المصدر】تم إصدار نموذج DeepSeek-V3.2-Exp رسميًا ومفتوح المصدر. تم إدخال هيكل Attention المتناثر في النموذج، والذي يمكنه تقليل استهلاك موارد الحساب بشكل فعال وزيادة كفاءة استدلال النموذج. حاليًا، تم إدراج النموذج رسميًا في منصة خدمات النموذج الكبير MaaS من Huawei Cloud، فيما يتعلق بنموذج DeepSeek-V3.2-Exp، لا تزال Huawei Cloud تستخدم خطة توزيع EP الكبيرة، استنادًا إلى هيكل Attention المتناثر الذي يحقق الاستراتيجية المتوازية للسياق المرتبط بالسلاسل الطويلة، مع مراعاة زمن تأخير النموذج وأداء السعة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تم إصدار نموذج DeepSeek-V3.2-Exp رسميًا ومفتوح المصدر
【DeepSeek-V3.2-Exp نموذج رسمي تم إصداره ومفتوح المصدر】تم إصدار نموذج DeepSeek-V3.2-Exp رسميًا ومفتوح المصدر. تم إدخال هيكل Attention المتناثر في النموذج، والذي يمكنه تقليل استهلاك موارد الحساب بشكل فعال وزيادة كفاءة استدلال النموذج. حاليًا، تم إدراج النموذج رسميًا في منصة خدمات النموذج الكبير MaaS من Huawei Cloud، فيما يتعلق بنموذج DeepSeek-V3.2-Exp، لا تزال Huawei Cloud تستخدم خطة توزيع EP الكبيرة، استنادًا إلى هيكل Attention المتناثر الذي يحقق الاستراتيجية المتوازية للسياق المرتبط بالسلاسل الطويلة، مع مراعاة زمن تأخير النموذج وأداء السعة.