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.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara online bernama DeepSeek-V3.2-Exp dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
DeepSeek-V3.2-Kadaluarsa
DESKRIPSI
DeepSeek-V3.2-Exp adalah rilis eksperimental dari keluarga model DeepSeek, yang ditujukan sebagai batu loncatan menuju arsitektur generasi berikutnya. Inovasi utama dalam versi ini adalah DeepSeek Sparse Attention (DSA), sebuah mekanisme sparse attention yang bertujuan untuk mengoptimalkan efisiensi pelatihan dan inferensi dalam konteks panjang tanpa menurunkan kualitas keluaran. Menurut penulis, mereka menyelaraskan pengaturan pelatihan V3.2-Exp dengan V3.1-Terminus sehingga hasil benchmark tetap sebagian besar sebanding, meskipun mekanisme internal attention berubah. Dalam evaluasi publik di berbagai benchmark penalaran, kode, dan tanya jawab (misalnya MMLU, LiveCodeBench, AIME, Codeforces, dll.), V3.2-Exp menunjukkan kinerja yang sangat mendekati atau dalam beberapa kasus menyamai V3.1-Terminus. Repositori ini mencakup berbagai alat dan kernel untuk mendukung arsitektur sparse yang baru—misalnya, kernel CUDA, pengindeks logit, dan modul sumber terbuka seperti FlashMLA dan DeepGEMM yang digunakan untuk kinerja.
Fitur
- Penjadwalan perhatian jarang adaptif yang secara dinamis menyesuaikan pola kelangkaan berdasarkan panjang urutan masukan
- Mode fallback perhatian padat + jarang campuran untuk kasus penggunaan hibrida
- Titik pemeriksaan hemat memori untuk konteks yang sangat panjang (misalnya >1 juta token)
- Dasbor profil kinerja dan visualisasi untuk menganalisis perilaku perhatian
- Antarmuka plugin untuk menukar backend kernel sparse yang berbeda (misalnya FlashMLA, DeepGEMM)
- Dukungan untuk penyempurnaan terfederasi dari model jarang pada data terdesentralisasi
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/deepseek-v3-2-exp.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
