Ito ang Windows app na pinangalanang DeepSeek-V3.2-Exp na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang DeepSeek-V3.2-Expsourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang DeepSeek-V3.2-Exp gamit ang OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
DeepSeek-V3.2-Exp
DESCRIPTION
Ang DeepSeek-V3.2-Exp ay isang pang-eksperimentong release ng DeepSeek model family, na nilayon bilang stepping stone patungo sa susunod na henerasyong arkitektura. Ang pangunahing inobasyon sa bersyong ito ay ang DeepSeek Sparse Attention (DSA), isang mekanismo ng kalat-kalat na atensyon na naglalayong i-optimize ang pagsasanay at kahusayan sa paghihinuha sa mga setting ng pangmatagalang konteksto nang hindi nagpapababa sa kalidad ng output. Ayon sa mga may-akda, inihanay nila ang setup ng pagsasanay ng V3.2-Exp sa V3.1-Terminus upang ang mga resulta ng benchmark ay mananatiling halos maihahambing, kahit na nagbabago ang mekanismo ng panloob na atensyon. Sa mga pampublikong pagsusuri sa iba't ibang benchmark ng pangangatwiran, code, at pagsagot sa tanong (hal. MMLU, LiveCodeBench, AIME, Codeforces, atbp.), ipinapakita ng V3.2-Exp ang pagganap na napakalapit sa o sa ilang mga kaso na tumutugma sa V3.1-Terminus. Kasama sa repositoryo ang mga tool at kernel upang suportahan ang bagong kalat-kalat na arkitektura—halimbawa, ang mga kernel ng CUDA, logit indexer, at open-source na mga module tulad ng FlashMLA at DeepGEMM ay hinihimok para sa pagganap.
Mga tampok
- Adaptive sparse attention scheduling na dynamic na nag-aayos ng sparsity patterns batay sa input sequence length
- Mixed dense + sparse attention fallback mode para sa hybrid use cases
- Memory-efficient checkpointing para sa napakahabang konteksto (hal. >1M token)
- Performance profiling at visualization dashboard para pag-aralan ang pag-uugali ng atensyon
- Interface ng plugin upang magpalit ng iba't ibang mga kalat-kalat na backend ng kernel (hal. FlashMLA, DeepGEMM)
- Suporta para sa federated fine-tuning ng kalat-kalat na modelo sa desentralisadong data
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/deepseek-v3-2-exp.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
