DeepSeek
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DeepSeek-V3.2
リリース日：2025/12/04
DeepSeek-V3.2は、優れた推論とエージェントのパフォーマンスを高い計算効率で調和させるModelです。そのアプローチは、次の3つの主要な技術的ブレークスルーに基づいています：DeepSeek Sparse Attention（DSA）、計算複雑性を実質的に削減しながらModel性能を維持し、特に長文脈シナリオに最適化された効率的なアテンションメカニズム；GPT-5に匹敵するパフォーマンスと、Gemini-3.0-Proの高精度バリアントと並ぶ推論能力を実現するスケーラブルな強化学習フレームワーク；そして、ツール使用シナリオに推論を統合し、複雑なインタラクティブ環境での準拠性と一般化を改善する大規模エージェントタスク合成パイプラインです。Modelは2025年の国際数学オリンピック（IMO）および国際情報オリンピック（IOI）で金メダルの実績を達成しました。...
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DeepSeek
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DeepSeek-V3.2-Exp
リリース日：2025/10/10
DeepSeek-V3.2-Expは、DeepSeekモデルの実験バージョンであり、V3.1-Terminusに基づいています。これは、長いコンテキストでのより高速で効率的なトレーニングとInferenceのためにDeepSeek Sparse Attention(DSA)をデビューさせます。...
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DeepSeek-V3.1-Terminus
リリース日：2025/09/29
DeepSeek-V3.1-Terminusは、V3.1の強みを基にし、主要なユーザーフィードバックに対応した更新バージョンです。言語の一貫性を向上させ、中国語と英語が混在したTextや時折発生する異常な文字を減らしています。また、Code AgentとSearch Agentの性能も強化されています。...
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DeepSeek-V3.1
リリース日：2025/08/25
DeepSeek-V3.1はハイブリッドモデルで、思考モードと非思考モードの両方をサポートしています。ポストトレーニングの最適化により、モデルのツール使用とエージェントタスクにおけるパフォーマンスが大幅に向上しました。DeepSeek-V3.1-Thinkは、DeepSeek-R1-0528と同等の回答品質を達成し、より迅速に応答します。...
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DeepSeek-V3
リリース日：2024/12/26
DeepSeek-V3-0324は、推論性能の大幅な向上、強力なフロントエンド開発スキル、よりスマートなツール使用能力など、いくつかの重要な側面で前モデルのDeepSeek-V3を大きく上回る改善を示しています。...
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DeepSeek-R1
リリース日：2025/05/28
DeepSeek-R1-0528は、複雑な推論タスクの処理において大幅な改善を示すアップグレードされたModelであり、幻覚率の低減、関数呼び出しのサポート強化、およびバイブコーディングのより良い経験も提供します。これは、O3およびGemini 2.5 Proに匹敵するパフォーマンスを達成します。...
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
リリース日：2025/01/20
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BはQwen2.5-32Bに基づいて蒸留されたModelです。ModelはDeepSeek-R1によって生成された80万の選別されたサンプルを使用してファインチューニングされ、数学、プログラミング、推論タスクにおいて卓越したパフォーマンスを示します。AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamondを含む様々なベンチマークで印象的な結果を達成し、MATH-500では94.3%の正確性を達成し、その強力な数学的推論能力を示しています。...
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
リリース日：2025/01/20
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、Qwen2.5-14Bをベースにした蒸留されたModelです。このModelは、DeepSeek-R1によって生成された800kの精選されたサンプルを使用してファインチューニングされ、優れた推論能力を示しています。MATH-500で93.9%の精度、AIME 2024で69.7%の合格率、CodeForcesでは1481の評価を達成し、数学およびプログラミングタスクにおけるその卓越した能力を示しています。...
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deepseek-vl2
リリース日：2024/12/13
DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bに基づいて開発された混合専門家（MoE）ビジョン-言語モデルであり、疎活性化MoEアーキテクチャを採用して4.5Bの活性パラメータのみで優れたパフォーマンスを達成します。 このModelは、視覚的質問応答、光学文字認識、文書/テーブル/チャート理解、視覚的グラウンディングなど、さまざまなタスクで優れています。 既存のオープンソースの密結合モデルおよびMoEベースのモデルと比較して、同等または最先端のパフォーマンスを同じまたは少ない活性パラメータで示します。...
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