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DeepSeek V3.2與國外頂級AI有差距:算力受限 未來會解決

  發(fā)布時間:2025-12-29 18:30:04   作者:玩站小弟   我要評論
12月2日消息,日前DeepSeek低調(diào)發(fā)布了DeepSeek V3.2正式版以及長思考加強版eepSeek-V3.2-Speciale,命名上繼續(xù)小步快跑。但DeepSeek V3.2整體表現(xiàn)不錯, 。

12月2日消息,外頂日前DeepSeek低調(diào)發(fā)布了DeepSeek V3.2正式版以及長思考加強版eepSeek-V3.2-Speciale,解決命名上繼續(xù)小步快跑。差距

但DeepSeek V3.2整體表現(xiàn)不錯,算力受限按照官方的外頂說法,推理類Benchmark測試中達到GPT-5水平,解決僅略低于Gemini-3.0-Pro,差距并拿到了IMO國際數(shù)學奧賽、算力受限中國數(shù)學奧賽CMO等多個數(shù)學比賽的外頂金牌水平。

這兩天從各路大V及網(wǎng)友的解決評測體驗來看,DeepSeek V3.2比之前的差距版本是有很大進步的,考慮到價格的算力受限關(guān)系,其綜合表現(xiàn)還是外頂讓人驚喜的。

但也要承認一點,解決DeepSeek V3.2這次沒有達到當前頂級AI的差距水平,編程領(lǐng)域比肩Claude、Gemini-3.0-Pro不太行。

對于當前的情況,DeepSeek官方也是很清楚的,在這次的論文中他們承認了與Gemini-3.0-Pro等閉源大模型有一些局限性,首先是總訓練FLOPS較少,導致世界知識廣度不如領(lǐng)先的專有模型,預(yù)計在未來的迭代中通過擴展訓練來解決這一差距。

其他因素還有標記效率要比Gemini-3.0-Pro差,以及解決復雜任務(wù)能力不如前沿模型,這些都需要改進基礎(chǔ)模型及訓練后處理方案。

從DeepSeek的表態(tài)靠近,V 3.2存在的問題說到底還是3.X版的基座大模型已經(jīng)有點落后了,要想達到當前的頂級AI水平,需要投入更高的算力和數(shù)據(jù)。

對于這一點,相信DeepSeek是有準備的,V4及不一定存在的R2今年一直沒發(fā)布,但DeepSeek絕對會在準備更強大的算力和數(shù)據(jù)資源了。

按照之前的慣例,估計今年春節(jié)前后DeepSeek V4/R2就要陸續(xù)發(fā)布了。

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