DeepSeek-V3.2 — это модель, которая сочетает в себе высокую вычислительную эффективность с превосходной способностью к рассуждению и агентской производительности. Ее подход основывается на трех ключевых технических прорывах: DeepSeek Sparse Attention (DSA), эффективном механизме внимания, который существенно снижает вычислительную сложность при сохранении производительности модели, специально оптимизированной для сценариев с длинным контекстом; масштабируемой структуры обучения с подкреплением, которая позволяет достичь производительности, сопоставимой с GPT-5, и уровня рассуждений на уровне Gemini-3.0-Pro в его варианте с высокими вычислительными ресурсами; и крупномасштабного конвейера синтеза агентских задач, чтобы интегрировать рассуждения в сценарии использования инструментов, улучшая соответствие и обобщение в сложных интерактивных средах. Модель достигла золотого уровня производительности на Международной математической олимпиаде (IMO) и Международной олимпиаде по информатике (IOI) в 2025 году....

DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная версия модели DeepSeek, созданная на основе V3.1-Terminus. В ней дебютирует разреженное внимание DeepSeek (DSA) для более быстрого и эффективного обучения и Inference на длинном контексте....

DeepSeek-V3.1-Терминус — это обновленная версия, построенная на сильных сторонах V3.1 с учетом ключевых отзывов пользователей. Она улучшает языковую согласованность, уменьшая количество случаев смешанного китайско-английского текста и периодически встречающихся аномальных символов. Также она обновляет более сильные агенты кода и агенты поиска....

DeepSeek-V3-0324 демонстрирует заметные улучшения по сравнению со своим предшественником, DeepSeek-V3, в нескольких ключевых аспектах, включая значительное повышение производительности рассуждений, более сильные навыки фронтенд-разработки и более умелые возможности использования инструментов....

Kimi K2-Instruct-0905, новейшая модель смешивания экспертов (MoE), является последней, самой мощной версией Kimi K2. Ключевые особенности включают улучшенные возможности кодирования, особенно для фронтенда и вызова инструментов, длину контекста, увеличенную до 256k tokens, а также улучшенную интеграцию с различными каркасами агентов....

Серия gpt-oss — это модели OpenAI с открытыми весами, предназначенные для мощного рассуждения, агентных задач и универсальных сценариев использования разработчиками. gpt-oss-120b предназначен для производственных, универсальных задач с высоким уровнем рассуждения, которые помещаются в одно 80 ГБ GPU (например, NVIDIA H100 или AMD MI300X)....

Серия gpt-oss — это открытые модели OpenAI, предназначенные для мощных вычислений, агентных задач и универсальных случаев использования разработчиков. gpt-oss-20b предназначен для меньшей задержки и локальных или специализированных случаев использования....

По сравнению с GLM-4.5, GLM-4.6 вносит несколько ключевых улучшений, включая более длинное контекстное окно, расширенное до 200K tokens, улучшенную производительность кодирования, продвинутое умозаключение, более способных агентов и усовершенствованное написание....