DeepSeek 3.2 batte Gemini 3.0 Pro nei benchmark di ragionamento

E se il prossimo passo avanti nell’intelligenza artificiale non fosse chiuso dietro le mura aziendali, ma liberamente accessibile a tutti? Questa è la coraggiosa promessa di DeepSeek 3.2Gli ultimi sviluppi nell’intelligenza artificiale open source. Con le sue medaglie d’oro vinte a sorpresa sia alle Olimpiadi Internazionali di Matematica (IMO) che alle Olimpiadi Internazionali di Informatica (IOI), questo non è solo un altro aggiornamento incrementale, è un cambiamento epocale. DeepSeek 3.2 non compete solo con i giganti del settore come GPT-5 e Gemini 3.0 Pro; In alcune aree li supera del tutto. Dal nuovo meccanismo di scarsa attenzione alla capacità di affrontare compiti complessi di ragionamento in più fasi, questa versione ha ridefinito ciò che l’intelligenza artificiale open source può ottenere.

Ma ciò che rende DeepSeek 3.2 davvero straordinario non sono solo le sue prestazioni, ma anche il suo Portata e scalabilitàChe tu sia un ricercatore, uno sviluppatore o semplicemente curioso del futuro dell’intelligenza artificiale, questa centrale open source offre qualcosa per tutti, Nel video qui sotto, Matthew Berman spiega come funzionalità come l’apprendimento per rinforzo e la sintesi delle attività agenti spingono i confini della logica e dell’adattabilità, mentre innovazioni come la scarsa attenzione su scala lineare lo rendono più efficiente che mai, Come riesce a competere con i suoi concorrenti closed-source e, in alcuni casi, a superarli? E cosa significa questo per il futuro nel fornire un accesso diffuso all’intelligenza artificiale? Mettiamo in evidenza le scoperte che stanno rimodellando il panorama dell’intelligenza artificiale e rimettendo il potere nelle mani dei suoi utenti,

Punti salienti di DeepSeek 3.2

risultati chiave

DeepSeek 3.2 ha raggiunto diversi traguardi che sottolineano la sua leadership nel campo dell’intelligenza artificiale. Questi risultati evidenziano il suo potenziale per eccellere sia nelle applicazioni teoriche che pratiche:

• Prestazione da medaglia d’oro in IMO e IOI, dimostrando le sue eccezionali capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi.
• Supera GPT-5 e Gemini 3.0 Pro nei benchmark logici chiave, soprattutto in attività complesse e a più fasi.
• Disponibilità in due diverse versioni: normale e speciale. L’edizione speciale è ottimizzata per attività ad alta intensità logica, offrendo agli utenti la flessibilità di scegliere in base alle loro esigenze specifiche, anche se l’efficienza dei token è leggermente ridotta.

Caratteristiche innovative Prestazioni di guida

DeepSeek 3.2 integra una suite di tecnologie avanzate che ne migliorano le prestazioni mantenendo scalabilità ed efficienza. Queste funzionalità sono progettate per soddisfare le crescenti esigenze delle moderne applicazioni IA.

1. DeepSeek Sparse Attention (DSA)

L’introduzione del meccanismo DeepSeek Sparse Attention (DSA) è la pietra angolare dell’efficienza di DeepSeek 3.2. A differenza dei tradizionali sistemi di attenzione, che si ridimensionano quadraticamente, i DSA utilizzano un approccio di ridimensionamento più lineare. Ciò consente al modello di elaborare finestre di contesto più lunghe senza compromettere le prestazioni. Riducendo la complessità computazionale, DSA non solo aumenta la velocità di elaborazione ma riduce anche i costi operativi, rendendo il modello più accessibile a diversi casi d’uso.

2. Quadro di apprendimento per rinforzo

DeepSeek 3.2 assegna più del 10% delle sue risorse informatiche al rinforzo dell’apprendimento dopo la formazione. Questo investimento deliberato migliora la capacità del modello di generalizzare tra le attività e seguire le istruzioni con maggiore precisione. Il framework di apprendimento per rinforzo consente a DeepSeek 3.2 di adattarsi a un’ampia gamma di sfide, garantendo prestazioni costanti in diversi scenari.

3. Pipeline di sintesi delle attività agentiche

La pipeline di sintesi delle attività Agentic è un’altra nuova funzionalità di DeepSeek 3.2. Utilizzando 1.800 ambienti e generando 85.000 segnali complessi, questa pipeline consente di addestrare i modelli su un set di dati enorme e diversificato. Questo approccio migliora significativamente le sue capacità di ragionamento e di risoluzione dei problemi, soprattutto in compiti che richiedono un comportamento agente e un uso efficace degli strumenti.

DeepSeek 3.2 guadagna IMO e IOI Gold come modello open source

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specifiche tecniche

DeepSeek 3.2 è progettato per offrire prestazioni elevate ottimizzando l’utilizzo delle risorse. Le sue specifiche tecniche riflettono un equilibrio tra scalabilità e precisione:

• 671 miliardi di parametri di cui 37 miliardi attivi in ​​fase di stima per garantire l’efficienza delle risorse senza compromettere le prestazioni.
• Il supporto per le modalità di precisione FP8 e BF-16 richiede rispettivamente 700 GB e 1,3 TB di VRAM per soddisfare varie funzionalità hardware.
• Completamente open source sotto la licenza MIT, che consente l’accesso illimitato a ricercatori, sviluppatori e organizzazioni di tutto il mondo.

Colmare il divario nell’utilizzo del dispositivo

DeepSeek 3.2 eccelle nelle attività che richiedono ragionamento avanzato, processo decisionale e utilizzo di strumenti. La sua capacità di ridurre il divario prestazionale tra modelli open source e closed source nei benchmark sull’utilizzo degli strumenti è una testimonianza della sua progettazione robusta. Questa funzionalità lo rende una risorsa inestimabile per le applicazioni che richiedono precisione, adattabilità e integrazione di dispositivi esterni.

Scalabilità e accessibilità

Progettato con scalabilità ed efficienza in termini di costi come principi fondamentali, DeepSeek 3.2 è accessibile a un vasto pubblico, dai ricercatori accademici ai professionisti del settore. Il suo peso aperto e la licenza open source garantiscono che possa essere utilizzato liberamente e adattato per scopi diversi. Combinando capacità di ragionamento all’avanguardia con un framework accessibile, DeepSeq 3.2 svolge un ruolo importante nel fornire un accesso più ampio alla tecnologia AI e nel promuovere l’innovazione nella comunità globale dell’IA.

Avanzare l’intelligenza artificiale open source

DeepSeek 3.2 rappresenta un punto di riferimento nello sviluppo dell’intelligenza artificiale open source, offrendo progressi senza precedenti in termini di logica, efficienza e scalabilità. Le sue caratteristiche innovative, come i meccanismi di attenzione sparsa, l’apprendimento per rinforzo e la sintesi dei compiti degli agenti, lo rendono leader nel settore. Dando priorità all’accessibilità e alla collaborazione, DeepSeek 3.2 non solo colma il divario tra modelli open source e proprietari, ma apre anche la strada a future scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale.

Credito mediatico: Matteo Bermann

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