Lưu trữ — CN — technode
DeepSeek Ra Mắt Mô Hình Thử Nghiệm V3.2-Exp, Giảm Giá API Hơn 50%
DeepSeek đã ra mắt mô hình thử nghiệm DeepSeek-V3.2-Exp mã nguồn mở mới, với Sparse Attention để cải thiện hiệu suất trong việc đào tạo văn bản dài hạn. Mô hình này tương đương với hiệu suất của mô hình trước đó là V3.1-Terminus, hiện đã có sẵn trên Hugging Face và giá API đã được giảm hơn 50%.
Điểm chính
- DeepSeek vừa phát hành DeepSeek-V3.2-Exp, một mô hình ngôn ngữ lớn thử nghiệm.
- Đã giới thiệu cơ chế Sparse Attention để cải thiện hiệu suất cho các nhiệm vụ văn bản dài.
- V3.2-Exp đạt được kết quả tương đương với V3.1-Terminus trong cài đặt huấn luyện được căn chỉnh.
- Có sẵn trên các nền tảng như Hugging Face và ModelScope.
- Giảm giá API hơn 50% để tăng tính tiện lợi cho người dùng.
Vì sao quan trọng
- Việc phát hành này phù hợp với xu hướng hiện đang diễn ra trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, tập trung vào hiệu quả chi phí và hiệu suất.
- Xu hướng công bố mã nguồn mở của các mô hình Trí tuệ Nhân tạo đã giúp thúc đẩy sự hợp tác trong cộng đồng công nghệ.
- Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo ngày càng quan trọng đối với doanh nghiệp, phản ánh một dịch chuyển đến các giải pháp dựa trên Trí tuệ Nhân tạo.
Việc ra mắt DeepSeek's V3.2-Exp đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc cung cấp các giải pháp AI hiệu quả hơn và tăng cường sự tiện lợi thông qua việc giảm giá lớn cho API chính.