Технический разбор DeepSeek 3.2: MLA архитектура, Sparse Attention, почему в 100x дешевле GPT-4, производительность, когда использовать.
DeepSeek v3.2 — это не просто ещё одна нейросеть. Это инженерный шедевр, который показал, что можно создать модель качеством с GPT-4, но в 100 раз дешевле. Как это возможно? Какая архитектура? Как работает? Это вопросы, которые интересуют разработчиков и тех, кто хочет понять, как устроена современная AI.
Используйте deepseek 3.2 Chat прямо сейчас для работы и экспериментов, чтобы понять её возможности на практике. Или получайте полный технический анализ через век искусственного интеллекта, где углубленно рассматривают архитектуру и применение разных моделей.
Базовая архитектура
Размер модели
- Параметры: 671 млрд параметров (огромное число)
- Активные параметры: только 37 млрд на каждый токен (остальные спят)
Это ключевое отличие: большая модель, но использует только малую часть.
Аналогия: это как суперкар, у которого есть 500 лошадиных сил, но вы используете только нужное количество в каждый момент.
Архитектура Multi-head Latent Attention (MLA)
Это главный инновация DeepSeek. Вместо обычного внимания (attention), которое требует много памяти, используется сжатое представление (latent).
Как работает обычное внимание:
- Модель смотрит на каждое слово
- Вычисляет, как связано с другими словами
- Требует памяти, пропорциональной квадрату длины текста
Как работает MLA в DeepSeek:
- Вместо полного представления, использует сжатый вектор
- Это вектор меньшего размера, содержит суть информации
- Память требуется намного меньше
Результат: может работать с текстами в 128K токенов (примерно 100K слов) с приемлемой скоростью.
Sparse Attention (DSA)
DeepSeek Sparse Attention — это механизм, который решает задачу “с кем из всех слов нужно общаться этому токену”.
Обычное внимание: каждый токен смотрит на все остальные токены. Это O(n²) сложность.
Sparse Attention в DeepSeek: каждый токен смотрит только на релевантные токены (локальные, недавние, важные).
Это даёт ускорение в 2-3 раза без потери качества.
Обучение и данные
Набор данных
DeepSeek обучена на:
- Высокачественные веб-тексты (отфильтрованные, не мусор)
- Код из GitHub (миллиарды строк)
- Научные статьи и учебники
- Текст на разных языках (включая русский, китайский)
Объём: примерно 10 триллионов токенов (для сравнения: ChatGPT обучена на ~1 триллион).
Метод обучения
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): обучение с обратной связью от человека.
- Модель генерирует несколько вариантов ответа
- Люди оценивают их (какой лучше)
- Модель учится на оценках
- Повторяем много раз
Это делает модель более полезной и менее вредоносной.
Почему DeepSeek в 100 раз дешевле
1. Эффективность архитектуры
MLA и Sparse Attention требуют меньше вычислений, чем обычные трансформеры.
- Обычная модель: 1 триллион параметров, требует 1 день на обучение на 10K GPU
- DeepSeek: 671 млрд параметров, требует примерно то же время на обучение, но использует Sparse Attention, поэтому инференс в 2-3x быстрее
2. Оптимизация инженерии
DeepSeek не использует проприетарный код. Использует открытые библиотеки, оптимизированный код.
Этим они отличаются от OpenAI, которая использует собственные оптимизации.
3. Дешёвая инфраструктура
DeepSeek работает в Китае, где вычислительные мощности дешевле, чем в США.
4. Меньше затрат на интеграцию
OpenAI платит за интеграцию в сотни сервисов, поддержку пользователей, маркетинг.
DeepSeek просто выложила API и модель — минимум косвенных расходов.
Производительность
На стандартных тестах
MMLU (общий интеллект): 86-88% (немного уступает GPT-5, но сравнимо с GPT-4)
HumanEval (код): 88-90% (отличное качество на коде)
Math (математика): 84-86% (хорошо, но не лучше Claude)
Reasoning: особенно хорошо на многошаговых задачах благодаря большому контексту.
На практике
Качество очень близко к GPT-4. Но чуть медленнее:
- Скорость ответа: 1-3 сек (для GPT-4 обычно < 1 сек)
- Стабильность: очень стабильная, редкие ошибки
Сравнение с другими моделями
DeepSeek 3.2 vs GPT-4
DeepSeek лучше:
- На коде (88% vs 85%)
- На математике (сравнимо)
- На русском языке (обучена на большом русском корпусе)
- На цене (в 100 раз дешевле)
GPT-4 лучше:
- На творческости (чуть лучше)
- На длинных контекстах (хотя DeepSeek уже 128K)
- На English (немного лучше)
DeepSeek 3.2 vs Claude
DeepSeek лучше:
- На цене (в 20 раз дешевле)
- На скорости (примерно такая же)
Claude лучше:
- На аналитике (понимает суть глубже)
- На творчестве (немного лучше)
- На стабильности (реже ошибается)
Практическое применение
Когда использовать DeepSeek 3.2
- Бюджет ограничен: экономия в 100x против GPT-4
- Нужен русский язык: хорошо работает с русским
- Обработка больших текстов: 128K контекст
- Код: отличное качество на программировании
Когда использовать другие модели
- Нужна максимальная креативность: GPT-5
- Нужна максимальная аналитика: Claude
- Требуется реальное время: Perplexity (поиск в интернете)
Как использовать DeepSeek API
Через FICHI.AI
- Откройте FICHI.AI
- Создайте чат
- Выберите DeepSeek 3.2
- Используйте как обычный чат
Тариф: включена в базовый (790 рублей) или профессиональный (1890 рублей).
Через официальный API
Регистрация на deepseek.com
Получение API key
Вызов через код:
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H «Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY» \
-H «Content-Type: application/json» \
-d ‘{«model»: «deepseek-chat», «messages»: […]}’
Цена: примерно $0.14 за 1 млн входных токенов.
Выводы
DeepSeek v3.2 — это доказательство, что можно создавать мощные модели эффективно.
Технически: архитектура MLA + Sparse Attention — это главные инновации.
Практически: отличный выбор для бюджетных проектов и русскоязычной обработки.
Будущее: эта архитектура будет основой для будущих моделей, может вытеснить обычные трансформеры.
Используйте DeepSeek 3.2 через FICHI.AI. За такую цену это лучший выбор на рынке.