This is the Windows app named DeepSeek-V3.2-Exp whose latest release can be downloaded as DeepSeek-V3.2-Expsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى DeepSeek-V3.2-Exp مع OnWorks مجانًا عبر الإنترنت.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
DeepSeek-V3.2-Exp
الوصف
DeepSeek-V3.2-Exp هو إصدار تجريبي من عائلة نماذج DeepSeek، يهدف إلى تمهيد الطريق نحو بنية الجيل التالي. الابتكار الرئيسي في هذا الإصدار هو DeepSeek Sparse Attention (DSA)، وهي آلية انتباه متفرق تهدف إلى تحسين كفاءة التدريب والاستدلال في بيئات ذات سياق طويل دون التأثير على جودة المخرجات. ووفقًا للمؤلفين، فقد قاموا بمواءمة إعدادات التدريب في V3.2-Exp مع V3.1-Terminus بحيث تظل نتائج المعايير قابلة للمقارنة إلى حد كبير، على الرغم من تغير آلية الانتباه الداخلي. في التقييمات العامة عبر مجموعة متنوعة من معايير الاستدلال والترميز والإجابة على الأسئلة (مثل MMLU وLiveCodeBench وAIME وCodeforces وغيرها)، أظهر V3.2-Exp أداءً قريبًا جدًا من أداء V3.1-Terminus، أو في بعض الحالات مطابقًا له. يتضمن المستودع أدوات ونوى لدعم الهندسة المعمارية المتفرقة الجديدة - على سبيل المثال، يتم استدعاء نوى CUDA، وفهرسات logit، ووحدات مفتوحة المصدر مثل FlashMLA وDeepGEMM لتحسين الأداء.
شرح المميزات:
- جدولة الانتباه المتفرقة التكيفية التي تضبط أنماط التفرقة بشكل ديناميكي استنادًا إلى طول تسلسل الإدخال
- وضع احتياطي للانتباه الكثيف المختلط + الانتباه المتناثر لحالات الاستخدام الهجينة
- نقاط تفتيش فعالة للذاكرة للسياقات الطويلة جدًا (على سبيل المثال >1 مليون رمز)
- لوحة معلومات لتحليل الأداء وتصور السلوك الانتباهي
- واجهة البرنامج الإضافي لتبادل واجهات النواة المتفرقة المختلفة (على سبيل المثال FlashMLA و DeepGEMM)
- دعم الضبط الدقيق الفيدرالي للنموذج المتناثر على البيانات اللامركزية
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/deepseek-v3-2-exp.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
