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[Interprétation du document] Rapport technique DeepSeek-V3.2 : Grâce à une innovation architecturale et à des stratégies d’entraînement efficaces, il égale, voire surpasse, les modèles propriétaires de haut niveau de la même période en termes de capacités d’inférence et de performances des agents, tout en réduisant considérablement les coûts de calcul. Percée architecturale : le mécanisme d'attention clairsemée de DeepSeek (DSA) C’est là l’innovation fondamentale de ce modèle. Les modèles traditionnels de grande taille subissent une augmentation exponentielle de leur coût de calcul lors du traitement de textes longs, ce qui entraîne une lenteur et un coût élevé. • Principe technique : DeepSeek propose un mécanisme d’« attention parcimonieuse ». Contrairement aux modèles précédents qui nécessitent une analyse exhaustive de toutes les informations, DSA permet au modèle d’identifier et de se concentrer intelligemment sur les fragments d’information clés, en ignorant les informations superflues. • Valeur pratique : Ce mécanisme réduit la complexité de calcul d’une progression géométrique à un niveau linéaire tout en préservant les capacités de compréhension du modèle. En d’autres termes, il permet au modèle de traiter rapidement et précisément d’énormes quantités d’informations, et abaisse considérablement la barrière de calcul. Stratégie d'entraînement : apprentissage par renforcement à grande échelle et distillation d'experts Afin d'améliorer l'« intelligence » du modèle, notamment ses capacités de raisonnement logique et de résolution de problèmes mathématiques, cet article présente un processus d'entraînement entièrement nouveau. • Différenciation et intégration des experts : Au lieu de former directement un modèle polyvalent, l'équipe a d'abord formé plusieurs « modèles experts » qui ont atteint le sommet dans des domaines spécifiques (tels que les mathématiques, la programmation et le raisonnement logique). • Distillation des connaissances : Ensuite, grâce aux données de haute qualité générées par ces modèles experts et à des algorithmes d’apprentissage par renforcement à grande échelle, ces capacités sont « transférées » au modèle principal DeepSeek-V3.2. Cette stratégie de « combinaison des forces de plusieurs » permet aux modèles généralistes de posséder également des capacités de raisonnement approfondies dans des domaines spécifiques. Capacités des agents intelligents : terrain d’entraînement à la construction de données synthétiques. Afin de répondre au besoin des grands modèles de non seulement « parler » mais aussi d’« agir » (c’est-à-dire d’utiliser des outils et des logiciels de contrôle), cet article propose une méthode innovante de génération de données. • Exercices de simulation : L’équipe a construit plus de 1 800 scénarios de tâches virtuelles complexes à l’aide d’algorithmes, allant de la simple planification au débogage complexe de code. • Apprentissage amélioré : Le modèle est soumis à un apprentissage itératif par « essais et erreurs, retour d’information et optimisation » dans ces environnements simulés complexes. Cela renforce considérablement sa robustesse lors de l’appel d’outils et du suivi d’instructions complexes dans le monde réel. Évaluation des performances et de l'industrie : Niveau de compétition maximal : Le modèle a atteint le niveau de médaille d'or à la fois à l'Olympiade internationale de mathématiques (OIM) et à l'Olympiade internationale d'informatique (OII) en 2025, démontrant sa profonde force dans les domaines scientifiques fondamentaux. • Comparable aux géants à code source fermé : dans de multiples tests de référence faisant autorité, ses capacités d’inférence globales sont équivalentes à celles de Gemini-3.0-Pro de Google, et il surpasse GPT-5 dans certaines tâches complexes. Lisez l'article original