Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs gpt-oss-120b
Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs gpt-oss-120b по цене, контексту и дате релиза.
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.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b — открытая MoE‑языковая модель OpenAI на 117B параметров, предназначенная для задач с высоким уровнем рассуждений, агентных сценариев и общего промышленного использования. Она активирует 5.1B параметров за один проход и оптимизирована для работы на одном GPU H100 с нативной квантизацией MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке мыслей и нативное использование инструментов, включая вызов функций, браузинг и генерацию структурированных выходных данных.