DeepSeek V3.2-Exp : Attention dispersée et prix en baisse

DeepSeek-V3.2-Exp est sorti, une étape intermédiaire vers sa prochaine architecture
Nouveau mécanisme DeepSeek Sparse Attention pour les contextes longs et les calculs plus faibles
Disponible sur l'application, le Web et l'API avec une réduction de prix de plus de 50 %.
Pression concurrentielle et adaptation aux puces chinoises, avec le soutien du FP8 et le travail sur le BF16

Construit sur V3.1-Terminus, le nouveau modèle DeepSeek V3.2-Exp introduit une approche d'attention dispersée qui vise à réduire la charge de calcul sans sacrifier la qualité. Selon l'entreprise, Les prix des API chutent de plus de 50 % avec effet immédiat, et accès Il est désormais disponible dans votre application, sur le Web et via l'API, en plus d'être offert sous forme de open source sur des plateformes de développement telles que Étreindre le visage.

Innovations techniques : attention dispersée et long contexte

Technologie d'attention éparse dans les modèles d'IA

Le cœur de cette mise à jour est DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mécanisme qui priorise les parties pertinentes du contexte pour les traiter plus précisément. L'entreprise détaille l'utilisation d'un Indexeur de foudre qui sélectionne des fragments clés et un processus de « sélection de jetons à granularité fine », dans le but de couvrir de grandes fenêtres de contexte et de gérer plusieurs lignes de pensée à la fois avec moins de surcharge d'informations.

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Cette approche poursuit améliorations à la fois dans la formation et dans l'inférence, accélérant les temps et réduisant la consommation de mémoire. DeepSeek indique que ses versions les plus récentes soutenir le FP8 et travaillent sur la compatibilité avec BF16, des formats de nombres qui aident à équilibrer la vitesse et la précision, et qui facilitent exécution sur le matériel local.

L'entreprise souligne qu'il s'agit d'un lancement, c'est-à-dire d'un Terrain d'essai qui anticipe son architecture de nouvelle génération. Pourtant, son tests internes Ils soulignent que la version V3.2-Exp (la version expérimentale) fonctionne au niveau de la version V3.1-Terminus dans des tâches telles que les agents de recherche, le codage ou les mathématiques, avec l'avantage supplémentaire de l'efficacité dans les scénarios à long contexte.

Outre la partie technique, la disponibilité est large : le modèle peut être testé dans le appli, le Web et l'API de l'entreprise. Le promotion (plus de 50 %) vise à accélérer l’adoption par les équipes produits et les départements d’ingénierie cherchant à réduire les coûts d’exploitation.

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Sur le plan communautaire, l’ouverture en Visage câlin et GitHub Il permet aux chercheurs et aux développeurs d'auditer, de réutiliser et de proposer des améliorations, renforçant ainsi le profil de DeepSeek dans l'écosystème. IA open source.

Impact du marché et pouls géopolitique

Écosystème de l'IA et concurrence des modèles

Bien que cette mesure ne devrait pas bouleverser les marchés comme elle l’a fait, R1 et V3 au début de l'année, V3.2-Exp peut mettre la pression sur les concurrents nationaux tels que Qwen (Alibaba) et des concurrents américains tels que OpenAI, Anthropique ou xAI. La clé sera de démontrer haute performance à moindre coût, un facteur particulièrement sensible pour les déploiements d’IA à grande échelle.

Le lancement intervient dans un contexte complexe : plusieurs pays ont limité l’utilisation de DeepSeek dans les agences gouvernementales (y compris l'Italie, les États-Unis et Corée du sud), invoquant des problèmes de sécurité. Ces restrictions obligent l'entreprise à renforcer sa gouvernance et garanties si vous souhaitez gagner en présence institutionnelle.

Dans le secteur industriel, la Chine pousse ses entreprises technologiques à réduire leur dépendance aux semi-conducteurs étrangers. Contrôles américains à l'exportation des puces Nvidia (comme Blackwell) et des restrictions supplémentaires, par exemple sur RTX Pro 6000—, DeepSeek affirme collaborer avec les fabricants de puces chinois pour optimiser son exécution sur le matériel local. Dans cette ligne, le secteur a indiqué le soutien de Huawei à la dernière mise à jour du modèle.

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Si le modèle parvient à maintenir ses performances avec la moitié des coûts d’exploitation, cas d'utilisation avec des documents longs, de longues conversations ou des tâches analytiques exigeantes pourraient particulièrement en bénéficier. Pour de nombreuses entreprises, cette combinaison efficacité + prix C'est aussi décisif que quelques points supplémentaires dans les benchmarks.

L'approche de DeepSeek allie ouverture, efficacité et disponibilité immédiate, avec une feuille de route promettant une architecture plus performante. Si l'entreprise consolide les réductions de coûts tout en maintenant le niveau démontré par la version 3.1-Terminus, Le nouveau modèle pourrait devenir une référence pratique pour le déploiement de l’IA générative à grande échelle sans faire exploser les coûts.Nous verrons si DeepSeek peut faire de l’efficacité non plus une aspiration technique, mais un véritable avantage concurrentiel pour les entreprises et les développeurs.