Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Phi 4

× deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek-V3.2-Exp — экспериментальная языковая модель DeepSeek, выпущенная как промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм разреженного внимания, предназначенный для повышения эффективности обучения и инференса на длинном контексте без заметной потери качества. Модель позволяет управлять поведением рассуждений через параметр `reasoning.enabled` и ориентирована прежде всего на исследование архитектурных оптимизаций для long-context сценариев.

× microsoft/phi-4

Phi-4 — модель Microsoft Research, разработанная для эффективной работы в сложных задачах рассуждения и сценариях с ограниченной памятью или требованиями к быстрой отдаче. При размере 14 млрд параметров она обучена на смеси синтетических датасетов, отобранных веб‑данных и академических материалов и хорошо подходит для точного следования инструкциям. Лучше всего работает с английским языком.