DeepSeek-V3.2-Exp 실험 모델 공개
DeepSeek-V3.2-Exp가 DSA를 넣고 API 가격을 50% 이상 내렸다.
DeepSeek-V3.2-Exp가 공개됐다. V3.1-Terminus를 기반으로 DeepSeek Sparse Attention(DSA) 를 도입해 긴 문맥에서 더 빠르고 효율적인 학습·추론을 노린다.
서비스 적용 범위는 App, Web, API 전반이며, API 가격은 50% 이상 인하됐다. 비교 테스트용으로는 V3.1-Terminus를 임시 API에서 2025년 10월 15일 15:59 UTC까지 계속 사용할 수 있다.
핵심 내용은 다음과 같다.
- DSA는 세밀한 sparse attention으로 출력 품질 영향은 최소화하면서 long-context 성능과 compute 비용을 개선한다.
- 벤치마크상 V3.2-Exp는 V3.1-Terminus와 비슷한 수준의 성능을 보인다.
- 모델과 기술 보고서가 오픈소스로 공개됐고, TileLang과 CUDA의 핵심 GPU kernels도 함께 제공된다.
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