Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Qwen3 235B A22B Thinking 2507

× 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.

× qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — высокопроизводительная open‑weight MoE‑модель, оптимизированная для сложных задач рассуждений. Она активирует 22B из 235B параметров на проход и нативно поддерживает контекст до 262 144 токенов. Этот вариант «только thinking» усиливает структурированное логическое мышление, математику, науку и длинные генерации, показывая сильные результаты на бенчмарках AIME, SuperGPQA, LiveCodeBench и MMLU‑Redux. Модель принудительно использует специальный режим рассуждений (</think>) и рассчитана на большие объёмы вывода (до 81 920 токенов) в сложных доменах. Модель настроена на инструкции и отлично справляется с пошаговыми рассуждениями, использованием инструментов, агентными рабочими процессами и многоязычными задачами. Этот релиз — наиболее мощный open‑source вариант в серии Qwen3‑235B, превосходящий многие закрытые модели в задачах структурированных рассуждений.