Bitget App
Trade smarter
Kup kryptoRynkiHandelFuturesEarnWeb3CentrumWięcej
Handel
Spot
Kupuj i sprzedawaj krypto
Margin
Zwiększ swój kapitał i wydajność środków
Onchain
Korzyści Onchain bez wchodzenia na blockchain
Konwersja i handel blokowy
Konwertuj kryptowaluty jednym kliknięciem i bez opłat
Odkryj
Launchhub
Zdobądź przewagę na wczesnym etapie i zacznij wygrywać
Kopiuj
Kopiuj wybitnego tradera jednym kliknięciem
Boty
Prosty, szybki i niezawodny bot handlowy AI
Handel
Kontrakty futures zabezpieczone USDT
Kontrakty futures rozliczane w USDT
Kontrakty futures zabezpieczone USDC
Kontrakty futures rozliczane w USDC
Kontrakty futures zabezpieczone monetami
Kontrakty futures rozliczane w kryptowalutach
Odkryj
Przewodnik po kontraktach futures
Podróż po handlu kontraktami futures – od początkującego do zaawansowanego
Promocje kontraktów futures
Czekają na Ciebie wysokie nagrody
Bitget Earn
Najróżniejsze produkty do pomnażania Twoich aktywów
Simple Earn
Dokonuj wpłat i wypłat w dowolnej chwili, aby uzyskać elastyczne zyski przy zerowym ryzyku
On-chain Earn
Codzienne zyski bez ryzykowania kapitału
Strukturyzowane produkty Earn
Solidna innowacja finansowa pomagająca poruszać się po wahaniach rynkowych
VIP i Wealth Management
Usługi premium do inteligentnego zarządzania majątkiem
Pożyczki
Elastyczne pożyczanie z wysokim bezpieczeństwem środków
Model DeepSeek-V3.2-Exp został oficjalnie wydany i udostępniony jako open source

Model DeepSeek-V3.2-Exp został oficjalnie wydany i udostępniony jako open source

ChaincatcherChaincatcher2025/09/29 10:17
Pokaż oryginał

ChainCatcher donosi, że model DeepSeek-V3.2-Exp został dziś oficjalnie wydany i udostępniony jako open source. Model wprowadza architekturę Sparse Attention, która skutecznie zmniejsza zużycie zasobów obliczeniowych i zwiększa wydajność wnioskowania modelu. Obecnie model ten jest już oficjalnie dostępny na platformie Huawei Cloud MaaS (Model as a Service). W przypadku modelu DeepSeek-V3.2-Exp, Huawei Cloud nadal stosuje rozwiązanie dużej równoległości EP, opierając się na strukturze Sparse Attention, aby wdrożyć strategię kontekstowej równoległości przyjaznej dla długich sekwencji, jednocześnie dbając o opóźnienia modelu i wydajność przepustowości.

0

Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

PoolX: Stakuj, aby zarabiać
Nawet ponad 10% APR. Zarabiaj więcej, stakując więcej.
Stakuj teraz!