Сравнение моделей DeepSeek V3.2 Exp vs Qwen3.5-122B-A10B

× 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/qwen3.5-122b-a10b

Нативная vision‑language модель Qwen3.5 122B‑A10B построена на гибридной архитектуре, объединяющей линейное внимание с разреженной MoE‑моделью, что обеспечивает более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5‑397B‑A17B. Её текстовые возможности существенно превосходят Qwen3‑235B‑2507, а визуальные — превосходят Qwen3‑VL‑235B.