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DeepSeek-V3.2-Exp: 실험적 장기 컨텍스트 최적화 모델 공개
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- *V3.1-Terminus* 를 기반으로, 긴 문맥 처리 효율성을 높이기 위한 DeepSeek Sparse Attention (희소 어텐션 메커니즘)을 도입한 *실험적 모델*
- Sparse Attention은 세밀한 단위의 희소 연산을 지원해, *훈련 및 추론 효율성* 을 대폭 개선하면서도 *출력 품질은 기존과 유사한 수준* 을 유지함
- 주요 …
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DeepSeek-V3.2-Exp: 실험적 장기 컨텍스트 최적화 모델 공개 | GeekNews

V3.1-Terminus를 기반으로, 긴 문맥 처리 효율성을 높이기 위한 DeepSeek Sparse Attention(희소 어텐션 메커니즘)을 도입한 실험적 모델Sparse Attention은 세밀한 단위의 희소 연산을 지원해, 훈련 및 추론 효율성을 대폭 개선하면서도 출력 품질은 기존과 유사한 수준을 유지함주요 벤치마크에서 V3.1-Terminus와 성

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