من DeepSeek V3 إلى V3.2: البنية، الانتباه المتفرق، وتحديثات التعلم المعزز

تم إطلاق DeepSeek V3.2 خلال عطلة نهاية الأسبوع في الولايات المتحدة، ويتمتع بأداء مماثل لـ GPT-5 وGemini 3.0 Pro مع كونه مفتوح الأوزان. يعتمد النموذج على V3.1، الذي أضاف التفكير الهجين (وضعي التعليم والتفكير) إلى قاعدة V3. الميزة الجديدة الرئيسية هي آلية الانتباه المتفرق من DeepSeek (DSA)، وهي آلية انتباه متفرق مُتعلمة مع مُفهرس سريع ومحدد الرموز، مما يحسّن الكفاءة خاصةً للسياقات الطويلة. تستبدل DSA آلية الانتباه ذو النافذة المنزلقة من خلال اختيار الرموز السابقة التي يجب الانتباه إليها بشكل ديناميكي. كان إصدار V3.2-Exp (سبتمبر 2025) إصدارًا تجريبيًا لإعداد البنية التحتية لـ V3.2. النماذج السابقة: استخدم V3 (ديسمبر 2024) خليط الخبراء (MoE) وانتباه متعدد الرؤوس متعدد الطبقات (MLA)؛ أضاف R1 (يناير 2025) التفكير عبر التعلم المعزز بالتحقق من المكافآت (RLVR) مع التحسين التدريجي استراتيجية المجموعات (GRPO)؛ كان R1-0528 ترقية طفيفة. يُذكر أن الشركة تحولت من رقائق NVIDIA إلى Huawei ثم عادت إلى NVIDIA. يهدف إصدار V3.2 إلى تقديم نموذج هجين متعدد الاستخدامات، بينما قد يكون R2 المخصص لا يزال قيد التطوير.