DeepSeek V3 Blog
So verwenden Sie die Deepseek v3.2 API
DeepSeek hat DeepSeek V3.2 und eine rechenintensive Variante, DeepSeek-V3.2-Speciale, mit einer neuen Sparse-Attention-Engine (DSA), verbessertem Agenten-/Tool-Verhalten und
Deepseek v3.2 API
DeepSeek v3.2 ist die neueste Produktionsversion der DeepSeek V3-Familie: eine große, auf Schlussfolgerungen ausgerichtete Familie offener Gewichtungen, die für das Verständnis langer Kontexte, den robusten Einsatz von Agenten/Werkzeugen, fortgeschrittenes Schlussfolgern, Codierung und Mathematik entwickelt wurde.
Was ist DeepSeek V3.2 – und welche offizielle Version hat sich geändert?
DeepSeek hat DeepSeek V3.2 als Nachfolger der V3.x-Reihe und die dazugehörige Variante DeepSeek-V3.2-Speciale veröffentlicht, die das Unternehmen als … positioniert.
So greifen Sie auf die DeepSeek-V3.2-Exp-API zu
DeepSeek veröffentlichte am 29. September 2025 ein experimentelles Modell namens DeepSeek-V3.2-Exp, das einen neuen Sparse-Attention-Mechanismus (DeepSeek Sparse
DeepSeek-V3.1-Terminus: Funktionen, Benchmarks und Bedeutung
DeepSeek-V3.1-Terminus ist die neueste Weiterentwicklung der DeepSeek-Familie – ein hybrides, agentenorientiertes Large Language Model (LLM), das DeepSeek als
So stellen Sie deepseek-v3.1 lokal über ollama bereit: Der einfachste Leitfaden
DeepSeek-V3.1 ist ein hybrides „denkendes/nicht-denkendes“ MoE-Sprachmodell (insgesamt 671 B, ≈37 B pro Token aktiviert), das lokal ausgeführt werden kann, wenn Sie die richtigen
So führen Sie DeepSeek-V3.1 auf Ihrem lokalen Gerät aus
DeepSeek-V3.1 ist ein hybrides Mixture-of-Experts (MoE)-Chat-Modell, das im August 2025 von DeepSeek veröffentlicht wurde und zwei Inferenzmodi unterstützt – einen schnellen „Nicht-Denken“-
DeepSeek V3.1 API
DeepSeek V3.1 ist das neueste Upgrade der V-Serie von DeepSeek: ein hybrides „denkendes/nicht-denkendes“ Großsprachenmodell, das auf hohen Durchsatz, kostengünstige allgemeine Intelligenz und den Einsatz von Agententools abzielt. Es behält die API-Kompatibilität im OpenAI-Stil bei, bietet intelligentere Tool-Aufrufe und – laut Unternehmen – eine schnellere Generierung und verbesserte Agentenzuverlässigkeit.