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DeepSeek-V3.2-REAP-345B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 高效压缩而来的稀疏混合专家（SMoE）语言模型。通过名为 REAP 的专家剪枝方法，模型在保留路由器对剩余专家独立控制的前提下，均匀剪除了 50% 的专家，参数量从 671B 压缩至 345B，每 token 仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、工具调用等任务上保持了近乎无损的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它可直接兼容标准 vLLM 推理框架，无需额外修改，特别适合资源受限环境、本地部署及学术研究场景。
DeepSeek-V3.2-REAP-508B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 压缩得到的稀疏混合专家语言模型。它通过 REAP（路由器加权专家激活剪枝）方法，均匀地剪除了 25% 的专家，将总参数量从 671B 压缩至 508B，而每次推理仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、函数调用等任务上几乎保持了与原版相同的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它兼容 vLLM 等主流推理框架，无需额外修改即可直接使用，特别适合资源受限的环境和本地部署。
DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek R1 模型的一次小版本升级，重点提升了推理深度和推理能力。通过增加计算资源并引入算法优化，该模型在数学、编程、通用逻辑等多项基准测试中表现出色，整体性能已接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先模型。例如，在 AIME 2025 测试中，准确率从之前版本的 70% 提升至 87.5%，平均每道题使用的推理 token 从 12K 增加到 23K，体现了更深的思考过程。此外，新版本还降低了幻觉率，增强了函数调用支持，并优化了 vibe coding 体验。模型最大生成长度为 64K tokens。