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DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek-V3.2-Expは、DeepSeekがV3.1と将来のアーキテクチャの中間段階として公開した実験的な大規模言語モデルです。DeepSeek Sparse Attention（DSA）を導入しており、これは長文脈シナリオにおけるトレーニングと推論の効率を改善しながら出力品質を維持するために設計された細粒度のスパースアテンションメカニズムです。ユーザーは`reasoning`の`enabled`ブール値を使用して推論動作を制御できます。[詳細はドキュメントをご覧ください](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#enable-reasoning-with-default-config) このモデルはV3.1-Terminusと一致した条件下でトレーニングされており、直接比較が可能です。ベンチマークでは、推論、コーディング、エージェント的ツール使用タスク全体でV3.1とほぼ同等のパフォーマンスを示しており、ドメインによって軽微なトレードオフと改善があります。このリリースは、生のタスク精度を向上させるのではなく、拡張コンテキスト長のための建築上の最適化を検証することに焦点を当てており、効率的なトランスフォーマー設計を探索するための主に研究指向のモデルとなっています。