ChatGPT ၏ ၃ နှစ်မြောက် နှစ်ပတ်လည်လက်ဆောင် - DeepSeek V3.2 စီးရီးသည် GPT-5 နှင့် Gemini ကို စိန်ခေါ်သည်

ရေးသားသူ- Boxu Li

ChatGPT မိတ်ဆက်ပြီး ၃ နှစ်အကြာ AI အသိုင်းအဝိုင်းအတွက် မွေးနေ့လက်ဆောင်အဖြစ် အခွင့်ရေးဖွင့်ခဲ့သော ပြိုင်ဘက်အသစ်တစ်ခုရောက်ရှိလာပါပြီ။ DeepSeek-V3.2 နှင့် DeepSeek-V3.2-Speciale - အသစ်စက်စက် ထုတ်ပြန်လိုက်သော စကားပြောမော်ဒယ်ကြီး နှစ်ခု - ဖွင့်လှစ်ထားသော AI စနစ်များ၏ နယ်နိမိတ်များကို ရှုပ်ထွေးနေပါသည်။ တရုတ် AI အလက် DeepSeek မှ ဖွံ့ဖြိုးထားသော မော်ဒယ်များသည် GPT-5-အဆင့် တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး Google’s Gemini-3.0-Pro ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များကို ယှဉ်ပြိုင်နေသည်။ မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံးနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာအသေးစိတ်ကို ဖွင့်လှစ်ထားပြီး သုတေသနဆန်းစစ်သူများနှင့် ဖွံ့ဖြိုးသူများအား ဖွင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ တိုးတက်မှုကို နီးကပ်စွာ ကြည့်ရှုနိုင်စေသည်။

DeepSeek-V3.2: GPT-5 အဆင့် တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းရှိသော နေ့စဉ် အသုံးပြုသူ

DeepSeek-V3.2 ကိုမွန်မာကျကျ “နေ့စဉ်အသုံးပြုရန်” မော်ဒယ်အဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ အထွေထွေမေးခွန်းများကို ဖြေကြားခြင်း၊ ကုဒ်ရေးခြင်း အကူအညီပေးခြင်းနှင့် အထူးထားသော AI အေးဂျင့်အလုပ်များတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ DeepSeek ၏ စမ်းသပ်မှုများအရ V3.2 ၏ တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းသည် အများပြည်သူစမ်းသပ်မှုများတွင် GPT-5 ၏အဆင့်နှင့် ညီမျှပြီး Gemini-3.0-Pro ထက် သာမညီ။ လက်တွေ့အရဆိုရင်၊ V3.2 သည် လောဂျစ်နှင့် သုံးသပ်မှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ယနေ့အကောင်းဆုံးပိတ်မော်ဒယ်များနှင့် နီးပါးအဆင်ပြေစွာ ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် V3.2 ၏ ထွက်လာသောရလဒ်များက အရင်ကဖွင့်ထားသောမော်ဒယ်များ (Kimi-K2-Thinking ကဲ့သို့) ထက် ပိုမိုတိုတောင်းပြီး၊ အကြောင်းပြချက်အနက်ရှိုင်းမှုကို မဆုံးရှုံးဘဲ တိုကင်အသုံးပြုမှုနှင့် အသုံးပြုသူစောင့်ဆိုင်းချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။

DeepSeek-V3.2 သည် 685 billion parameters ကို token တစ်ခုချင်းစီအလိုက် အသက်ဝင်အောင်လုပ်ထားပြီး (670B MoE architecture မှ) အောင်မြင်မှုနှင့် ရေရှည်အသုံးပြုမှုအတွက် အထူးပြုပြင်ထားသည်။ 128K token context window ကို ထောက်ပံ့ထားပြီး စာမျက်နှာရာနှင့်ချီသော စာသားများကို တစ်ကြိမ်ထဲတွင် ဝေဖန်နိုင်စေသည်။ အရွယ်အစားကြီးကြီးမားမား ရှိသော်လည်း V3.2 သည် reasoning နှင့် ပြင်ပ tool use ကို ပေါင်းစပ်ပေးရန် အထူးပြုပြင်ထားသည်။ အမှန်တော့ DeepSeek ၏ ပထမဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး “think” ပြုလုပ်နိုင်သည် tool များကို ခေါ်ယူသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင်။ Tool များကို အသုံးပြုရာတွင် chain-of-thought mode နှင့် ကာရိုက်လုပ်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပြီး အဆင့်တိုင်းကို တိကျစွာဖြတ်သန်းပြီး tool များကို အသုံးပြု၍ ြဖတ်သန်းသော လုပ်ငန်းစဉ်များ (calculator များ၊ code interpreter များ သို့မဟုတ် search engine များအသုံးပြုသည့်) ကို စနစ်တကျ reasoning ပြုလုပ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် V3.2 သည် agent applications များအတွက် အထူးအားကောင်းပါသည် – ကုဒ်ကို run လုပ်သော coding assistants မှ ဝဘ်ဆိုက်များကို browse လုပ်သော conversational agents အထိ။

V3.2-Speciale: Gemini Pro နှင့် တန်းတူသော Extreme Reasoning

အသုံးပြုသူများအတွက် ယုံကြည်မှုကြီးမားသော စွမ်းရည်လိုအပ်သောသူများအတွက် DeepSeek သည် အခြေခံမော်ဒယ်နှင့်အတူ V3.2-Speciale ကိုဖြန့်ချိခဲ့သည်။ Speciale မော်ဒယ်ပုံစံသည် ပေါ်ပြူလာသော အရင်းအမြစ် reasoning ကို အထိအထိပ်အထိသွားသည်။ အဆင့်မြင့် “တွေးခေါ်မှု” ယန္တရားနှင့် DeepSeek-Math-V2 မော်ဒယ်မှ သင်္ချာသီအိုရီ အသိပညာ module ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ရလဒ်မှာ အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ပြသနာများကို ဖြေရှင်းရန် အထူးသဖြင့် tune လုပ်ထားသော မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး - အထူးသဖြင့် “မော်ဒယ်စွမ်းရည်၏ နယ်နိမိတ်များကို ရှာဖွေခြင်း” ဟု ဖွံ့ဖြိုးသူများက ပြောကြသည်[4]။ တိကျသော သဒ္ဒါနှင့် သင်္ချာ စံချိန်စံညွှန်းများပေါ်တွင် DeepSeek-V3.2-Speciale ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် Gemini-3.0-Pro နှင့် တူညီသည်[4]၊ ထိုအမြင်များတွင် အခြေအနေများထဲတွင် အခြေအနေများကို တူညီစွာ တည်ဆောက်ထားသည်။

ဒီဆိုင်းသည် Speciale ၏ထူးချွန်သောပြိုင်ပွဲများတွင်ရရှိသောအောင်မြင်မှုများဖြင့်ထောက်ပံ့ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် နိုင်ငံတကာ သင်္ချာ အိုလံပီယားဒ် (IMO 2025)၊ တရုတ် သင်္ချာ အိုလံပီယားဒ် (CMO 2025)၊ ICPC 2025 ကမ္ဘာ့ ဖိုင်နယ် (ပရိုဂရမ်းမင်း) နှင့် IOI 2025 (သတင်းအချက်အလက်) တွင် ရွှေတံဆိပ်အဆင့် ရလဒ်များကိုရရှိကာ [5]။ ICPC ကုဒ်ပြိုင်ပွဲတွင် V3.2-Speciale ၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် လူ့ငွေတံဆိပ်ရှင် (ဒုတိယနေရာ) နှင့်ညီမျှပြီး IOI တွင် လူ့အဆင့်ထိပ်ဆုံး-10 ပြိုင်ဆိုင်သူ နှင့်ညီမျှခဲ့သည်[5]။ AI မော်ဒယ်အတွက်ထူးချွန်သောအောင်မြင်မှုများဖြစ်ပြီး လူ့အဆင့်ထိပ်ဆုံးတွင်အဆင်ပြေစွာဒိုင်းမှန်းခြင်းနှင့်ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကိုပြသထားသည်။

Speciale သည် အထူးကျွမ်းကျင်သူများအတွက် ဖန်တီးထားသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် အတန်အသင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရှည်လျားသော အကြောင်းပြချက်ပေးခြင်း (ဥပမာ၊ အသေးစိတ် သက်သေပြချက်များ၊ အဆင့်ဆင့် သဘောတူညီမှုများ၊ ရှုပ်ထွေးသော ပရိုဂရမ်ရေးခြင်း အစိမ်းရောင်စိမ်းများ) တွင် ထူးခြားစွာ ထင်ရှားသည်၊ သို့သော် သာမန် စကားပြောခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်တီးမှုရေးခြင်းအတွက် မစွမ်းဆောင်နိုင်ပါ။ ၎င်းကို လည်ပတ်ရန် ပိုပြီး စရိတ်ကျစေသည် - Speciale သည် ၎င်း၏ဖြေရှင်းချက်များကို ရောက်ရှိရန် တိုကင်များကို အလွန်များစွာ သုံးစွဲလေ့ရှိသည်။ [6] ယခုအခါတွင် DeepSeek သည် V3.2-Speciale ကို သုတေသန API ကန့်သတ်ချက်ဖြင့်သာ ပေးသွင်းနေပြီး (ကိရိယာအသုံးပြုခြင်းကို အလုပ်မလုပ်စေပါ) ရိုးရာအရင်ခဲ့သော စကားပြောခြင်းအတွက်မဟုတ်ဘဲ ပညာရေး သို့မဟုတ် အရေးပါသော အကြောင်းပြချက်ပေးခြင်း အလုပ်များအတွက် သက်ဆိုင်သည့်အကြောင်း ပြောကြားနေသည်။

ထိရောက်သော အကြောင်းပြချက်များကို စပ်စုထားသော အာရုံစူးစိုက်မှု (DSA)

DeepSeek-V3.2 ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသော အဓိကဆန်းသစ်တီထွင်မှုများထဲမှ တစ်ခုမှာ DeepSeek စပ်စုထားသော အာရုံစူးစိုက်မှု (DSA) ဟုခေါ်သော အာရုံစူးစိုက်မှု mécanisme အသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားသော Transformer မော်ဒယ်များသည် context ၏ အရှည်ကြီးလာသည်နှင့်အမျှ အနက်ကွက်ကုန်ကျမှုကို ချိုးဖျက်ပေးသည်၊ အကြောင်းမှာ အမျိုးမျိုးသော token များသည် တစ်ခုချင်းစီ token များအား လေ့လာရန်ဖြစ်သည်။ DSA သည် စပ်စုထားသော အာရုံစူးစိုက်မှု ပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ယင်း bottleneck ကို ချိုးဖျက်ပေးသည်။ ယင်းသည် လက်ရှိ token နှင့် အတိတ် token များအကြား ပတ်သက်မှု အဆင့်ကို အမြန်သုံးသပ်ရန် “lightning indexer” အစိတ်အပိုင်းကို မိတ်ဆက်ပေးသည်၊ ထို့နောက် ထိရောက်သော token များကိုသာ top-$k$ အဖြစ် ရွေးချယ်ပါသည်။ စုစုပေါင်းအားဖြင့် မော်ဒယ်သည် အရေးမပါသော context များကို လွဲလျော်ပြီး အရေးကြီးသော အပိုင်းများအပေါ်သာ အာရုံစိုက်သည်ကို လေ့လာပါသည်။

ဒီရှားပါးသတိစိုက်မှုဒီဇိုင်းက ရှည်လျားသောအလို့ငှာ လိုအပ်သောတွက်ချက်မှုကို O(L²) မှ O(L·k) သို့ လျှော့ချပေးပြီး k သည် L ထက် သာလွန်စွာသေးငယ်သည်။ DeepSeek ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် k=2048 ကို အသုံးပြုခဲ့သည် (တစ်ခုချင်းစီသော token သည် 2048 ရွေးချယ်ထားသော အတိတ် token များကို သတိပေးသည်) သင်ကြားမှု၏ ဒုတိယအဆင့်တွင်။ DSA အတွက် နှစ်ခုအဆင့် သင်ကြားမှုမဟာဗျူဟာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ပထမဆုံးတွင် ရွှင်လန်းသောအပူချိန် ဖြစ်ပြီး လျှပ်စစ်ညွှန်းကိန်းသည် တစ်ခုချင်းစီသောသတိစိုက်မှုနှင့်အတူ အချို့သော ဘီလီယံ token များအတွက် သင်ကြားခဲ့သည်၊ အပြည့်အဝသတိစိုက်မှု၏ အပြုသဘောကို အတုယူသင်ယူနိုင်ရန်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်ကို ရှားပါးအနေအထားသို့ ပြောင်းလဲပြီး ရာနှင့်ချီသော ဘီလီယံများသော token များကို ထိပ်တန်း-$k$ ကန့်သတ်ချက်နှင့်အတူ သင်ကြားခဲ့သည်။ အထွာအထူး ထိရောက်မှုမြင့်မားမှုကို ရရှိခဲ့သည် တိကျမှုဆုံးရှုံးမှု မရှိဘဲ။ အမှန်တရားမှာ V3.2-Exp (နောက်ဆုံးမော်ဒယ်၏ စမ်းသပ်မှုမူကြို) သည် V3.1-Terminus နှင့် တစ်စုံတစ်ရာထက်မလျော့ပါဘူး၊ သို့သော် အသစ်သော ရှားပါးသတိစိုက်မှုကို အသုံးပြုထားသည်[8]。

လက်တွေ့မှာ DSA ဆိုတာ အစီရင်ခံစာရှည်တွေကို မခက်ခဲတော့ဘူး ဆိုတဲ့ အဓိပ္ပါယ်ပါ။ အတွင်းပိုင်း စမ်းသပ်ချက်တွေမှာ 128K အရှည်ရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကို 2–3× စျေးနှုန်းမြန်ဆန်စေပြီး အမှတ်အသားသုံးစွဲမှုကို 30–40% လျော့ချနိုင်တာကို ပြထားပါတယ်။ [9] ကုန်ကျစရိတ်လည်း ကြီးကြပ်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ DeepSeek က 128K အခြေအနေမှာ H800 cluster မှာ prompt (prefill) ကုန်ကျစရိတ်ဟာ သန်းချီ အချက်အလက်တွေအတွက် ~$0.70 ကနေ ~$0.20 အထိ ကျဆင်းပြီး၊ ဖန်တီးမှုကုန်ကျစရိတ်ဟာ ~$2.40 ကနေ ~$0.80 အထိ ကျဆင်းပါတယ် – ရှည်လျားတဲ့ အချက်အလက်သုံးစွဲမှုကုန်ကျစရိတ် 3× လျော့နည်းမှု ဖြစ်ပါတယ်။ Public API မှာတော့ ဒီကုန်ကျစရိတ်လျော့နည်းမှုကြောင့် အသုံးပြုသူတွေအတွက် 50% ကျော် စျေးနှုန်းလျော့နည်းမှု ဖြစ်ပါတယ်။ [10] ကုန်ကျစရိတ်နဲ့ အချိန်ကို အများကြီးသက်သာစေပြီး အရည်အသွေးနည်းပါးမှုမရှိဘဲ V3.2 ကို အလွန်ရှည်လျားတဲ့ အချက်အလက်တွေနဲ့ ကိုင်တွယ်နိုင်စေပါတယ်။

အတိုင်းအတာအတိုင်း Reinforcement Learning: GRPO နှင့် ကျွမ်းကျင်သူ Distillation

DeepSeek-V3.2 ၏ လှုပ်ရှားမှုကောင်းမွန်မှုမှာ အခြားသော အဓိကအချက်တစ်ခုမှာ ကြီးမားသော reinforcement learning (RL) အပြုပြင်သင်ကြားမှု ပါဝင်ခြင်းဖြစ်သည်။ DeepSeek အဖွဲ့သည် RL ကိုမကြာခဏအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် pre-training တွင် အသုံးပြုသော ကွန်ပျူတာ၏ ၁၀% ထက်ပိုသောကွန်ပျူတာကို ကုန်ကျစေနိုင်သည့် အကြီးဆုံး ပမာဏကို သုံးစွဲခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဖွင့်လှစ်အရင်းအမြစ် AI တွင် များစွာသော RL အပြုပြင်သင်ကြားမှု ဘတ်ဂျက်များထက် သာလွန်သောကြောင့် အလွန်ထူးခြားသော ဖြစ်စဉ်ဖြစ်သည်။ အကြောင်းကတော့ pre-training သည် ကျယ်ပြန့်သော အသိပညာကို သင်ပေးသောအခါ intensive RL က အဆင့်မြင့်စွမ်းရည်များကို ဖွင့်လှစ်နိုင်ပြီး ဆက်စပ်ရေးရာများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များအောက်တွင် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာခြင်းစသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းနိုင်ရေး၌ မော်ဒယ်ကို လိုက်လျောညီထွေစေခြင်းဖြစ်သည်။ [2].

RL ကိုဘေးကင်းစွာတိုးမြှင့်ရန် DeepSeek ကသူတို့၏ထုံးစံ Group Relative Policy Optimization (GRPO) အာလဂိုရစ်သ်ပေါ်အခြေခံပြီးတည်ဆောက်ခဲ့သည်။ သူတို့သည်ဤ RL ပိုက်လိုင်းတွင် တည်ငြိမ်မှုနှင့် ထိရောက်မှု ရှိစေရန် တိုးတက်မှုများစွာကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။

· Unbiased KL Estimation: အဖွဲ့သည် KL-divergence အပြစ်ဒဏ်များအတွက်အသုံးပြုသောမူလ K3 ခန့်မှန်းခြင်းရှိပြသနာများကိုပြင်ခဲ့ပြီး စနစ်တကျ မမှန်ကန်သော လေ့ကျင့်မှုများကို ဖယ်ရှားခဲ့သည်။ ၎င်းက မူဝါဒသည်ကိုးကားမှုမူဝါဒမှ ဝေးသွားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သော လေ့ကျင့်မှုမတည်ငြိမ်မှုများကို ကာကွယ်ပေးခဲ့သည်။

· အော့ဖ်လိုင်း အစဉ်အတိုင်း အလွှာဖုံးခြင်း: RL လေ့ကျင့်မှုက အကြိမ်ကြိမ် gradient updates (an off-policy scenario) အတွက် ပြန်လည်အသုံးပြုသော “rollout” ဒေတာ အစုအပြုံကြီးများကို မကြာခဏ ဖန်တီးလေ့ရှိသောကြောင့်၊ DeepSeek သည် ထိုဒေတာများမှ policy ရှေ့ဆက်စဉ်များနှင့် နောက်ဆုံးပေါ် policy အကြား KL divergence ကို တွက်ချက်ခဲ့သည်။ ဖန်တီးထားသော စဉ်အတိုင်းမှာ ယခုမော်ဒယ်မှ အလွန်ကွာဝေးသွားပါက၊ ထိုအစဉ်ကို လေ့ကျင့်မှု အပ်ဒိတ်များမှ ဖယ်ရှားခဲ့သည် (သာမန်အားဖြင့် မပါသော။)[11][12]။ ဒီကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းက မော်ဒယ်ကြီးကို on-policy သို့မဟုတ် near on-policy ဒေတာများမှ အဓိကလေ့လာစေပြီး၊ တည်ငြိမ်မှုကို မြှင့်တင်ပြီး မကောင်းသော လမ်းကြောင်းများမှ သင်ယူမှုကို ပုံဖျက်ခြင်းမှ ကာကွယ်ပေးခဲ့သည်။

· MoE အတွက် လမ်းကြောင်းသိမ်းဆည်းခြင်း: DeepSeek ၏ မော်ဒယ်များသည် Mixture-of-Experts ဖွဲ့စည်းပုံကို အသုံးပြုပြီး၊ “ကျွမ်းကျင်သူများ” (sub-networks) များက ကွဲပြားသော token များကို ကိုင်တွယ်ပါသည်။ ဒီမှာ အစိမ်းလမ်းက ရှုပ်ထွေးမှုရှိတယ်၊ အကြောင်းကတော့ ခန့်မှန်းခြေမှုနဲ့ လေ့ကျင့်မှု အကောင်အထည်ဖော်မှုကြားက အနည်းငယ်ကွာခြားမှုတွေက တူညီတဲ့ input အတွက် ကွဲပြားတဲ့ ကျွမ်းကျင်သူတွေကို ရွေးထုတ်ပေးနိုင်လို့ မတူညီမှုတွေ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ပါတယ်။ DeepSeek က ဒီပြဿနာကို ခန့်မှန်းမှုအတွင်း ကျွမ်းကျင်သူလမ်းကြောင်းဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို ဖမ်းယူပြီး RL အပ်ဒိတ်တွေမှာ တူညီတဲ့ ကျွမ်းကျင်သူလမ်းကြောင်းတွေကို အတင်းအကြပ်ထားရင်း ဖြေရှင်းခဲ့ပါတယ်။ ဒီ “လမ်းကြောင်းသိမ်းဆည်းခြင်း” နည်းလမ်းက RL အတွင်း လေ့ကျင့်မှုတွေအတွက် သတ်မှတ်ချက်တွေကို ခန့်မှန်းမှုမှာ အသုံးပြုမယ့် တူညီတဲ့ ကျွမ်းကျင်သူတွေနဲ့ ကိုက်ညီအောင် ပြုပြင်ပေးခဲ့ပြီး ကျွမ်းကျင်သူများ ပြောင်းရွှေ့မှုကနေ စိတ်မသက်မသာဖြစ်စေတဲ့ အံ့သြမှုတွေကို ရှောင်ရှားခဲ့ပါတယ်။

အယ်လဂိုရစ်သုံးပြင်ဆင်မှုများအပေါ်တွင် RL အတွက် ဒေတာစနစ်သည် အလွန်ပြင်းထန်ခဲ့သည်။ DeepSeek သည် အထူးပြု မော်ဒယ်များကို တစ်ခုချင်းစီကို အထူးကျွမ်းကျင်မှု သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်မှု တစ်ခုစီအတွက် သင်ကြားပြီး V3.2 သို့ ဗဟုသုတများကို စုပေါင်းရည်ညွှန်းခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သူတို့သည် ဂဏန်းသင်္ချာ (သက်သေပြမှုများ)၊ ပရိုဂရမ်ရေးခြင်း၊ ယုတ္တိဆင်ခြင်မှု၊ အထွေထွေ ကိရိယာထောက်ပံ့လုပ်ငန်းများ၊ ကုဒ်အခြေပြု နိုင်ငံရေးသမားများနှင့် ရှာဖွေရေးအခြေပြု နိုင်ငံရေးသမားများအတွက် ဒိုမိန်းအထူးကျွမ်းကျင်သူများကို စနစ်တကျ ပြင်ဆင်ခဲ့သည်။ အထူးကျွမ်းကျင်မော်ဒယ်များတစ်ခုချင်းစီကို လိုအပ်သလို “စဉ်းစားမှု” (စဉ်းစားမှုဆက်တိုက်) mode နှင့် “မစဉ်းစားမှု” mode မှာ သင်ကြားခဲ့သည်။ ဤကျွမ်းကျင်သူများကို အသုံးပြု၍၊ DeepSeek သည် ဒိုမိန်းတစ်ခုစီတွင် အရည်အသွေးမြင့် ပြသမှုများ၏ ကြီးမားသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဒေတာကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး ၎င်းကိုနောက်ဆုံး V3.2 မော်ဒယ်ကို ကြီးကြပ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤ ကျွမ်းကျင်သူ-ရည်ညွှန်းအပြောင်းအလဲ လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်မြင့်စွမ်းဆောင်ရည်များပေါ်တွင် 85,000+ အထူးပြု ညွှန်ကြားချက်များကို ဖြတ်၍ သင်ကြားရေးအချက်ပြများကို V3.2 ၏ အထူးသင့်လျော်သော သင်ကြားရန် လက်ခံပြုလုပ်ခဲ့သည်။

အင်အားကောင်းမွန်လာသော ကိုယ်စားလှယ် စွမ်းရည်များနှင့် ကိရိယာ အသုံးပြုမှု ပေါင်းစပ်မှု

DeepSeek-V3.2 ၏ ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များထဲက တစ်ခုမှာ နောက်ထပ်တိုးတက်လာတဲ့ ကိုယ်စားလှယ် စွမ်းရည်များ ဖြစ်ပြီး၊ အဓိကအားဖြင့် မော်ဒယ်၏ အစီအစဉ်ဆွဲခြင်း၊ ဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် ကိရိယာများကို မျိုးစုံလှည့်ပတ်သုံးပြီး ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ DeepSeek ၏ ယခင် ဗားရှင်းများတွင် ဆင်ခြင်မှုမော်ဒယ်တွင် အဓိက အားနည်းချက်တစ်ခုရှိခဲ့ပါတယ် - မော်ဒယ်သည် “စဉ်းစားနေမှု” (ဥပမာ စဉ်းစားမှုကွင်းဆက် ထုတ်လုပ်နေခြင်း) တွင်ရှိနေပါက အပြင်ပ ကိရိယာများကို ခေါ်ယူ၍ မရပါ၊ ထို့အတူ အပြန်အလှန် လည်းမရပါ။ V3.2 သည် အဲဒီ အခက်အခဲကို ဖယ်ရှားပစ်လိုက်သည်။ ၎င်းသည် စဉ်းစားမှုနှင့် ကိရိယာအသုံးပြုမှုကို အပြည့်အဝ ပေါင်းစပ်ထားသော ပထမဆုံး DeepSeek မော်ဒယ် ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် အတွင်းပိုင်း စဉ်းစားမှုကွင်းဆက်ကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း ကိရိယာခေါ်ဆိုမှုများ (ဥပမာ ကုဒ်ပြေးခြင်း၊ ဝဘ်မှ ရှာဖွေရန်) ကို စကားဝိုင်းအလယ်တွင် ဖျော်ဖြေရန် ခေါ်ဆိုနိုင်သည်။ ၎င်းက ပိုမို အင်အားကြီးပြီး ကျစ်လစ်သော ကိုယ်စားလှယ် အပြုအမူကို ဖြစ်ထွန်းစေပါတယ်။

ဤအရာကို ပံ့ပိုးရန်၊ DeepSeek အဖွဲ့သည် မော်ဒယ်၏ အကြောင်းအရာစီမံခန့်ခွဲမှုကို မျိုးပြားစွာလုပ်ဆောင်ရသော အလုပ်များအတွက် ပြန်လည်စိတ်ကူးနိုင်ခဲ့သည်။ V3.2 တွင် မော်ဒယ်၏ အကြောင်းအရာတွေးခေါ်မှု အစီအစဉ်များ (“စိတ်ကူးများ”) ကို ကိရိယာခေါ်ဆိုမှုများအတိုင်းအတာတစ်ခုလုံးတွင် ထိန်းသိမ်းထားပြီး၊ အဆင့်တစ်ခုစီတွင် ဖျက်ခြင်းမရှိ။ အသုံးပြုသူ၏ ထပ်မံမေးခွန်း တစ်ခု ရောက်ရှိလာသည့်အခါတွင်သာ စနစ်သည် အကြောင်းအရာတွေးခေါ်မှုကို ပြန်လည်စတင်မည် (ခရီးစဉ်တွင် သက်ဆိုင်သော ကိရိယာ အပြန်အလှန်သမိုင်းကို ထိန်းသိမ်းရင်း)[14][15]။ ဤနည်းလမ်းသည် အများကြီးသော tokens ကို သိမ်းဆည်းပေးပြီး၊ မော်ဒယ်ကို ပြဿနာအတွက် အမြဲတမ်းတွေးခေါ်မှုကွင်းဆက် တည်ဆောက်ခွင့်ပြုသည်။ ဥပမာ၊ အသုံးပြုသူက ရှုပ်ထွေးသော ကုဒ်မေးခွန်းကို မေးပါက၊ မော်ဒယ်သည် အဆင့်များကို အတွေးအခေါ်ဖွင့်လှစ်နိုင်ပြီး၊ Python အပြန်အလှန်ကို ကိရိယာကိုခေါ်ဆို၍ ရလဒ်အရဆက်လက်တွေးခေါ်နိုင်ပြီး၊ စာရွက်စာတမ်းရှာဖွေရေးကိရိယာကိုခေါ်ဆိုနိုင်ပြီး၊ အဖြေတစ်ခုကို မှန်ကန်သောဖြေရှင်းချက်ကို အတည်ပြုပြီးမှသာ အဆုံးသတ်နိုင်သည်။ အလယ်အလတ်တွေးခေါ်မှုအားလုံးသည် လုပ်ငန်းပြီးဆုံးသည်အထိ မော်ဒယ်အတွက် ရရှိနိုင်ပါသည်။

DeepSeek က မော်ဒယ်ကို 「အအေးစက်စ」စတင်မှု ပရော့မ့် ကိုလည်းပေးပြီး ဤအပြုအမူကို တိုက်ရိုက် လုပ်ဆောင်ရန် အားပေးပါတယ်။ စနစ်ညွှန်ကြားချက်များက မော်ဒယ်ကို အထူးသင်္ကေတများဖြင့် အမှတ်အသားပြုထားသော အသေးစိတ် အကြောင်းပြချက်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပထမဦးစွာ ထုတ်လွှင့်ရန် တိုက်တွန်းပြီး အထူးသဖြင့် Programming စိန်ခေါ်မှုများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းများအတွက် နောက်ဆုံးဖြေရှင်းချက်ကို မဖျော်ဖြေရန် တိုက်တွန်းပါတယ်။ ဤပရော့မ့်အင်ဂျင်နီယာသည် V3.2 သည် ရှုပ်ထွေးသော မေးခွန်းများအတွက် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင်အတွေးအခေါ်နှင့် ကိရိယာစွမ်းရည်များကို အသုံးပြုသင့်ကြောင်း သိရှိစေရန် အာမခံပေးပြီး တိုက်ရိုက်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု (မကြာခဏမှားယွင်းသော) သို့ တစ်ကျော့ထိုးမရောက်စေရန် အာမခံပါသည်။

V3.2 ၏ ကိုယ်စားလှယ်ကျွမ်းကျင်မှုအတွက် အထင်ကြီးစရာ အပိုင်းအနေနှင့် ပုံမှန်ထက် ပို၍ အံ့ဩစရာကောင်းသည်မှာ ၎င်းကို လေ့ကျင့်ပေးခဲ့သော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ အသင်းက ရဲရင့်ပြီး စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သော မြင်ကွင်းများကို လေ့လာနိုင်ရန် အလိုအလျောက် ပတ်ဝန်းကျင် ဖန်တီးမှုလိုင်း တစ်ခု ဖန်တီးခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် 85,000+ အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ညွှန်ကြားချက်များ နှင့်တွဲဖက်ပြီး 1,827 အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှု ပတ်ဝန်းကျင်များ ကို တီထွင်ခဲ့သည်[16]။ အထူးသဖြင့် ထိုလုပ်ငန်းများကို “ဖြေရှင်းရန်ခက်ခဲပြီး အတည်ပြုရန် လွယ်ကူသည်” ဟု ဖန်တီးခဲ့သည်။ အခြားစကားဖြင့် မော်ဒယ်ကို ရှာဖွေမှု အကျယ်ပြန့်သော အပြစ်များ (ကျပန်းဖြေရှင်းလျှောက်မူကို ရှာဖွေရန်ခက်ခဲသည်) နှင့် အတည်ပြုနိုင်သော ပမာဏရှိသော အပြစ်များ၏ ခက်ခဲမှုများကို တင်ပြခဲ့သည်။ ဤအရည်အချင်းသည် reinforcement learning အတွက် အထူးသင့်လျော်သည်- မော်ဒယ်သည် အတွေ့အကြုံများ (သို့မဟုတ် ကိရိယာတစ်ခုကို အသုံးပြု၍) ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို အကြံပြုနိုင်ပြီး ထို့နောက် ပေးထားသော ကန့်သတ်ချက်များအားလုံးနှင့် ကိုက်ညီခြင်းကို အမြန်တည်ဆောက်နိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စုပေါင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုမှာ သုံးရက်ခရီးသွားအစီအစဉ်စီမံခန့်ခွဲမှု ပြဿနာဖြစ်ပြီး အနည်းငယ်ကန့်သတ်ချက်များပါဝင်သည် (မြို့များကို ထပ်မထပ်၊ ဟိုတယ်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ် မူတည်၍ ဘတ်ဂျက်ကို များပြားစွာ ချိန်ညှိပါ၊ စသည်တို့ကို)။ မော်ဒယ်တစ်ခုအတွက် ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ပေါင်းစပ်ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်စေသောကြောင့် မှန်ကန်သောခရီးစဉ်အစီအစဉ်ကို ခန့်မှန်း ရန် အလွန်ခက်ခဲသည်-သို့သော် မော်ဒယ်သည် အနုပျိုအနေအထားရှိသော ခရီးစဉ်ကို တီထွင်လာပါက၊ ကန့်သတ်ချက်အားလုံးကို ပြည့်မှီမည့်ပုံကို စစ်ဆေးရန် လွယ်ကူသည်။ ခရီးသွားအစီအစဉ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အချိန်ဇယားချိန်းဆိုခြင်း၊ နိုင်ငံရေးပဟေဠိများနှင့် အခြားများစွာ အပါအဝင် ဤမျိုးကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများစွာကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် V3.2 သည် ရှာဖွေရန်၊ အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် အဆင့်ဆင့် အတွေးအခေါ်လိုအပ်သော ပြဿနာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကိုင်တွယ်ပေးခဲ့သည်။ ဤလေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်က မော်ဒယ်၏ အထွေထွေသဘောထား လုပ်ငန်းများကို အလွန်ကောင်းမွန်စွာ မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။

ကုဒ်ရေးသားခြင်းအက်ဂျင့်လောကတွင် DeepSeek သည် GitHub ကို ချိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး မီလီယံချီသော အမှန်တကယ်ကိစ္စများနှင့် ဆွဲထုတ်ရေးသားချက်များမှ အချက်အလက်များကို သုံး၍ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သော ကုဒ်ရေးသားခြင်း စိန်ခေါ်မှုများအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်များ တစ်သောင်းချီကို အလိုအလျောက်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ မော်ဒယ်သည် အမှားအစီရင်ခံစာ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်တောင်းဆိုမှုကို ဖတ်ရန် အပြုသဘောအတိုင်း လေ့ကျင့်နိုင်ပြီး၊ ကိရိယာအကူအညီဖြင့် ကုဒ်အခြေခံကို လိုက်လျောညီထွေဖြင့် လှည့်လည်ပြီး အမှားပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ထိုပတ်ဝန်းကျင်များသည် ဘာသာစကားပေါင်းများစွာ (Python, Java, JavaScript, စသည်) အတွက် ဖုံးလွှမ်းထားပြီး မော်ဒယ်ကို ပရိုဂရမ်မင်းပြဿနာမျိုးစုံနှင့် ရင်ဆိုင်ခွင့်ရစေသည်။ အခြားတစ်ခုသော လမ်းကြောင်းလည်း ရှာဖွေရေးအခြေပြု QA အက်ဂျင့်များ ကို ကိုင်တွယ်ခဲ့ပြီး၊ များစွာသော အက်ဂျင့်များဖြင့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို အသုံးပြု၍ DeepSeek သည် အက်ဂျင့်တစ်ခုမှ အရှည်လျားသော အကြောင်းအရာများအကြောင်း မေးခွန်းများကို မေးလွန်းပြီး၊ အခြားအက်ဂျင့်တစ်ခု (ရှာဖွေရန် ကိရိယာကို အသုံးပြုနိုင်သော) မှ အဖြေအချို့ကို ရှာဖွေ၍ အတည်ပြုရမည်။ မေးခွန်းတည်ဆောက်ခြင်း → ဝဘ်ရှာဖွေရန် → အဖြေအတည်ပြုခြင်း စသည်ဖြင့် အဆင့်ဆင့်အဆင့်တွင် ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် V3.2 ကို ထိရောက်သော “သုတေသနအကူအညီ” ဖြစ်ရန် သင်ကြားရန် အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်မှု ဥပမာများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။

ဤကြိုးပမ်းမှုများအတွက် DeepSeek-V3.2 သည် ကိရိယာအသုံးပြုမှု အေးဂျင့် အလုပ်များတွင် လွန်စွာ အောင်မြင်မှုရရှိခဲ့သည်။ အတွင်းပိုင်း အကဲဖြတ်မှုများတွင် V3.2 သည် ပွင့်လင်းသော မော်ဒယ်များအနက် အမြင့်ဆုံး အမှတ်များ ရရှိခဲ့ပြီး ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် သာလွန်မှုကို အနီးကပ်ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည်[17]。 တီထွင်သူများက V3.2 သည် အဆိုပါ စမ်းသပ်မှုများတွင် ကိရိယာများအပေါ် ထူးခြားစွာ ကိုက်ညီမှု မရှိခဲ့ကြောင်း အထူးပြောသည် – ၎င်း၏ အေးဂျင့် ကျွမ်းကျင်မှုသည် စိမ်းအေးသော စမ်းသပ်မှုများတွင်သာမက အမှန်တကယ် ကိစ္စများတွင်လည်း လွှမ်းမိုးနိုင်ကြောင်း ပြသသည်[18]。 အခြားစကားဖြင့် မော်ဒယ်သည် အထူးသတ်မှတ်ထားသော အလုပ်များကို ဂရုမစိုက်ဘဲ အထွေထွေ အကြောင်းပြချက်နှင့် ကိရိယာများကို မည်သို့ အသုံးပြုရမည်ကို လေ့လာခဲ့သည်။

လုပ်ဆောင်မှု အချက်အလက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှု

DeepSeek ရဲ့ မော်ဒယ်အသစ်တွေဟာ စျေးကွက်က အကောင်းဆုံး AI စနစ်တွေနဲ့ ဘယ်လိုယှဉ်ကြည့်ရမလဲ။ နည်းပညာအစီရင်ခံစာနဲ့ စဉ်းစားမှုအစောပိုင်းတွေက အကြောင်းအရာတချို့ကို ဖြေရှင်းပေးပါတယ်။ အထူးသဖြင့် DeepSeek-V3.2 က သင်္ချာဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ်နဲ့ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်းရေးတာဝန်တွေမှာ ထိပ်တန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး၊ V3.2-Speciale ကတော့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အတွေးအခေါ်ဆိုင်ရာမှာ အကောင်းဆုံးတွေနဲ့တောင် တန်းတူယှဉ်ပြိုင်နိုင်ပါတယ် - ဒါပေမယ့် ဖွင့်လင်းတဲ့ ကိရိယာအသုံးပြုမှုလို အစိတ်အပိုင်းတွေမှာ ပိတ်မော်ဒယ်တွေက အားသာချက်ကို ဆက်လက်ပိုင်ဆိုင်နေတုန်းပဲ။ အောက်မှာ အပြိုင်အဆိုင်တည်နေရာကို ဖော်ပြတဲ့ ရွေးချယ်ထားတဲ့ စံချိန်ဖျော်ဖြေရေးရလဒ်များ ရဲ့ အကျဉ်းကို ဖော်ပြထားပါတယ်။

ဇယား ၁: နမူနာ အတွေးအခေါ် စံချိန်ဖျော်ဖြေရေး (တိကျမှု%)

<small>ရင်းမြစ်များ: DeepSeek နည်းပညာအစီရင်ခံစာ[4]. GPT-5.1 နှင့် Gemini ရလဒ်များသည် အစီရင်ခံစာကိန်းဇူများမှ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ Speciale သည် ဂဏန်းသင်တန်းများတွင် Gemini နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိသည်၊ သို့မဟုတ် ကျော်လွန်သည်။ V3.2 ပုံမှန်သည် GPT-5 အဆင့်တွင်ရှိပြီး Gemini ထက် နည်းနည်းအောက်တွင်ရှိသည်။</small>

ကျွန်ုပ်တို့မြင်ရသည့်အတိုင်း DeepSeek-V3.2 သည် ပညာရေးအခြေပြု ဆင်ခြင်မှု စိန်ခေါ်မှုများတွင် ကတိပြုထားသည့်အတိုင်းဖြစ်သည်။ AIME နှင့် HMMT ကဲ့သို့သော သင်္ချာပြိုင်ပွဲများတွင် V3.2 ၏ တိကျမှုမှာ အဆင့်မြင့် GPT-5 မော်ဒယ်နှင့် တူညီပြီး Gemini ၏ နောက်ဆုံးပေါ် အမှတ်များထက် များစွာမပိုပါ။ Speciale မော်ဒယ်သည် ထို သင်္ချာဒေတာများတွင် Gemini ထက် ပိုမိုထူးချွန်သည် [4]၊ ၎င်း၏ တိုးတက်လာသော “ရှည်လျားသော စဉ်းစားမှု” နည်းလမ်း၏ အကျိုးအမြတ်ကို ဖော်ပြသည်။ ဤရလဒ်များသည် ထူးခြားသည် – သင်္ချာနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆင်ခြင်မှုသည် အဖွင့်မော်ဒယ်များ၏ အားနည်းချက်ဟု ယူဆခဲ့ကြသော်လည်း V3.2 သည် အဖွင့်အရင်းအမြစ် စနစ်များသည် ဤနယ်ပယ်တွင် နောက်ဆုံးထိပ်တန်း အဆင့် ကာရံနိုင်ကြောင်း ပြသသည် [19]။

ကွန်ပျူတာကုဒ်ရေးသားမှုဘက်မှာလည်း DeepSeek-V3.2 က ထူးချွန်ပါတယ်၊ သို့သော် ပြိုင်ဆိုင်မှုက ပြင်းထန်ပါတယ်။ SWE-Bench Verified စမ်းသပ်မှုတွင် (မော်ဒယ်တစ်ခုက ယူနစ်စမ်းသပ်မှုများကို ဖြတ်သန်းသည့် အမှားပြင်ဆင်ကုဒ်ပြုပြင်မှုများကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်းကို စစ်ဆေးသည်) V3.2 သည် ~73% စံချိန်ကို ရရှိခဲ့ပြီး ၎င်း၏ ရှေ့နေရာ (V3.1 သည် ~66%[20]) နှင့် အခြား ထိပ်တန်းပွင့်လင်းမော်ဒယ်များ Moonshot ၏ Kimi K2 နှင့် Alibaba ၏ Qwen-3 နှင့် လေးလံသော ပြိုင်ဘက်ဖြစ်သည်။ အမှန်တော့၊ ဤပွင့်လင်းမော်ဒယ်အားလုံးသည် OpenAI ၏ အဟောင်း 120B မူလကြိမ်ကို အနည်းငယ် ကျော်လွန်ပြန်ရောက်ပါသည် ဤကုဒ်ရေးသားမှုစမ်းသပ်မှုတွင်[21][22]။ ၎င်းသည် လက်တွေ့ အရေးယူနိုင်မှုတွင် ပွင့်လင်းမော်ဒယ်များ၏ တိုးတက်မှုကို အလေးထားပြသသည်။ DeepSeek V3.2 သည် အမှန်တကယ် အမှားများကို ပြုပြင်နိုင်ပြီး အလုပ်လုပ်သော ကုဒ်ကို ထုတ်နိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းသုံးအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။

သို့သော် အကောင်းဆုံး ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပုံရိပ်သည် ရောယှက်နေသည်။ တချို့သော ကုဒ်ရေးရာ အလုပ်များတွင် GPT-5.1 သည် အသာရရှိနေဆဲ ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဆင့်မြင့် Terminal-Bench 2.0 (အဆင့်မြင့် CLI ကိရိယာ အသုံးပြုမှုနှင့် မော်ဒယ်လမ်းကြောင်းတွင် ကုဒ်ရေးရာကို အကဲဖြတ်သည်) တွင် စောစောပိုင်း အစီရင်ခံစာများအရ GPT-5 နှင့် Anthropic ၏ Claude သည် DeepSeek ကို ကျော်လွန်နေပြီး အထူးသဖြင့် အလားအလာကောင်းသော စက်ကိရိယာ အသုံးပြုမှု အကြာကြီးတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထိန်းထားနိုင်သည်။ DeepSeek-V3.2 ၏ တိကျမှုသည် အဆင့်မြင့် မော်ဒယ်လမ်းကြောင်း အလုပ်များတွင် ကျဆင်းနေပြီး၊ အပြည့်အဝ ကိုယ်ပိုင်လှုပ်ရှားသော ကုဒ်ရေးရာ မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် အလားအလာကောင်းသော ပြဿနာများအတွက် ထိပ်ဆုံး ကြိုးစားနေသေးသည်။ အလားတူ၊ အပြည့်အစုံ ကိရိယာ-အသုံးပြုမှု စံချိန်များ (ဥပမာ MCP-Universe နှင့် Tool-Decathlon) တွင် V3.2 သည် GPT-5 နှင့် Gemini အားကိုးခဲ့သည်။ OpenAI နှင့် Google ၏ စနစ်များသည် မခိုင်မာသော၊ ပို၍ ခက်ခဲသော အစီအစဉ်များကို ပို၍ စနစ်တကျ ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ အကွာအဝေးသည် အနည်းငယ်ကျဉ်းလာသည် – V3.2 သည် ဤစစ်ဆေးမှုများတွင် ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များအတွက် အမြင့်ဆုံး ရှေ့ဆက်လမ်းသစ်များကို ရောက်ရှိခဲ့သည် – သို့သော် ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များကို အထူးသဖြင့် အထင်ရှားသော ကိရိယာ-အသုံးပြုမှု အရည်အချင်းဖြင့် တစ်ပါးတည်းဖြစ်အောင် ပြိုင်ဆိုင်နိုင်ရန် အနေအထားမှာ တစ်ချိန်မှာသာ ဖြစ်နိုင်သည်။

အနက်ချက်အားဖြင့် DeepSeek-V3.2 သည် အများပြည်သူကိုယ်စားပြုလုပ်ငန်းများတွင် နီးစပ်သောစွမ်းဆောင်ရည် ကိုပေးစွမ်းပါသည်။ ၎င်းသည် လက်တွေ့ကိန်းဂဏန်းလုပ်ငန်းများတွင် GPT-5 နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ပြီး ခိုင်မာသောသင်္ချာအကြံပေးမှုတွင် Gemini နှင့်တောင်မတူညီမှုရှိသည်။ [19] တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ၎င်းသည် GPT-5 သို့မဟုတ် Gemini အားလုံးကို အပြောင်းအလဲမရှိစွာ ဖြည့်စွက်နိုင်သည်ဟုဆိုရမည်မဟုတ်ပါ - အထူးသဖြင့် အရမ်းရှုပ်ထွေးသော "agent" အနေအထားများတွင် ၎င်းတို့၏ပိတ်ထားသောမော်ဒယ်များသည် အကျိုးရှိသေးသည်။ [25][24] ယင်း၏အမြင်ဖြစ်စဉ်သည် မျှော်လင့်ချက်ကိုချိန်ညှိရန် အရေးကြီးသည်: V3.2 သည် ၎င်းအတွက် အထူးပြုထားသောအရာများတွင် (အကြံပေးမှုနှင့် အထူးပြုလုပ်ငန်းများ) ထူးချွန်သည်၊ Speciale အမျိုးအစားသည် အကြံပေးမှုကို အလွန်ခိုင်မာအောင်ပြုလုပ်သောအခါ ရနိုင်သောအရာများကိုပြသသည်။

အကန့်အသတ်များနှင့် အမြင်အာရုံ

အထူးသဖြင့် DeepSeek အဖွဲ့သည် V3.2 စီးရီး၏ အကန့်အသတ်များအပေါ် အမှန်တကယ်ဖြစ်နေသည့် အချက်အလက်များကို ရိုးသားစွာ ဖော်ပြပြောကြားနေသည်။ ပထမဆုံးအနေဖြင့် စုစုပေါင်းလေ့ကျင့်မှု FLOPs (floating-point operations) သည် အချို့အလွန်ကြီးမားသော ဖိတ်ကြားမထားသော မော်ဒယ်များထက် နည်းသေးသည့်အတွက် V3.2 တွင် ကမ္ဘာ့အသိပညာအကျယ်အဝန်းနှင့် ရှားပါးသော အချက်အလက်များကို မှတ်မိခြင်းသည် GPT-5 ကဲ့သို့သော ဦးဆောင်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျက်နောက်ကျနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အကြောင်းအရာအချို့ကို မသိနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည်၊ ဒါမှမဟုတ် ကြီးမားသော မူပိုင်မော်ဒယ်များက လက်ခံထားသော အဓိပ္ပာယ်ထူးခြားသော ထူးခြားသော သတင်းအချက်အလက်များကို မပါဝင်နိုင်ပါ။ ၎င်းသည် ဖွင့်လှစ်ထားသော မော်ဒယ်များတွင် ကျယ်ပြန့်သော သို့မဟုတ် အမျိုးမျိုးသော ကော်ပိုရာများအပေါ် အနည်းငယ်နည်းသော သို့မဟုတ် နည်းနည်းနည်းသော အမျိုးမျိုးသော ကော်ပိုရာများတွင် လေ့ကျင့်ရသော အလုပ်အမျိုးအစား ဖြစ်ပါသည်။

နောက်ထပ် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုက token ထိရောက်မှု ဖြစ်ပါတယ်။ DeepSeek က V3.2 နဲ့ Speciale တို့ဟာ အချိုးကျ အဖြေ အရည်အသွေးကိုရရန် အရှည်ကြီးသော ဖြေရှင်းမှုများကို တစ်ခါတရံဖန်တီးရန် လိုအပ်တယ်ဆိုတာကို မှတ်ချက်ပြုပါတယ်။ Gemini-3.0-Pro လို မော်ဒယ်က ပိုမို တိုတောင်းသော တုံ့ပြန်မှုနဲ့ အရည်အသွေးတူအဖြေရနိုင်ပါတယ်။ [6] လက်တွေ့မှာဆိုရင် V3.2 ကို "တွေးခေါ်မှု mode" ဖြင့် အသုံးပြုမယ်ဆိုရင် အလွန်ခက်ခဲသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် token ကုန်ကျမှု (နဲ့ အချိန်ကြာမြင့်မှု) ပိုများနိုင်ပါတယ် - မော်ဒယ်က အဆင့်တွေကို ဖြတ်သန်းရင်း အကြောင်းအရာများကို အပြည့်အဝ ဖော်ပြပါလိမ့်မယ်။ သီးသန့်အားဖြင့် Speciale က များစွာသော စွမ်းရည်ရှိသော်လည်း token များစွာလိုအပ်ပါတယ်။ လူပညာရှင် သို့မဟုတ် ဖွင့်ထားသော အသေးစိတ်မော်ဒယ်တစ်ခုက ပိုမို တိကျတဲ့ အဖြေကို ပေးနိုင်တဲ့နေရာမှာ အလွန်အသေးစိတ် အတည်ပြုချက် သို့မဟုတ် ရှင်းပြချက်ကို ထုတ်လွှင့်နိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ အမြဲတမ်း အားနည်းချက်မဟုတ်ပါဘူး (အပြည့်အစုံသော အကြောင်းပြချက်များက တန်ဖိုးရှိနိုင်ပါတယ်)၊ ဒါပေမယ့် အချို့သော အသုံးပြုမှုများကို ပိုမိုကုန်ကျစေပါတယ်။

DeepSeek-V3.2 သည် လက်ရှိအချိန်တွင် ဖွင့်လွှင့်စကားပြောစွမ်းရည် သို့မဟုတ် ဖန်တီးမှုစာရေးခြင်းအတွက် အပြုံးမပါနေသေးပါ။ ၎င်း၏ လေ့ကျင့်မှုအာရုံစိုက်မှုမှာ ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း နှင့် အေးဂျင့်များ အပေါ် အလေးပေးထားသည်ဟန်ရှိပါသည်။ ၎င်း၏ စတိုင်ကို အသုံးပြုသူများက သတိပြုမိခဲ့ကြပြီး ၎င်းသည် ထင်သာမြင်သာ နိုင်ငံရေးနှင့် သတင်းအချက်အလက်ပေးခြင်း ဖြစ်သော်လည်း GPT-4 သို့မဟုတ် Claude ကဲ့သို့ နမူနာပြသော စကားပြောများတွင် သဘာဝကျသောအပြုံးမပါသေးပါ။ ၎င်းသည် သတိပြုရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး DeepSeek သည် ဤအမြွှာတွင် သုတေသနအလုပ်များ၊ ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် သင်္ချာစွမ်းရည်များကို ဦးစားပေးခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် အထွေထွေစကားပြောအပြုံးအလျော့ကို ခံယူရနိုင်ပါသည်။

ရှေ့ကိုကြည့်မယ်ဆိုရင် DeepSeek အဖွဲ့က တိုးတက်မှုတွေကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်မယ်လို့ ဖျောက်ဖျက်ပြောကြားလိုက်ပါတယ်။ V3.2 နည်းပညာအစီရင်ခံစာက ဒီအဖျက်အနာအဆာတွေကို အနာဂတ်မှာ တိုးတက်စေဖို့ အနေအထားအဖြစ် ဖွင့်ဟပြောကြားထားပါတယ်။ အနာဂတ် DeepSeek-R2 မော်ဒယ်အတွက် ရပ်တည်စောင့်ကြည့်နေတဲ့ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း ရှိပြီး၊ အမည်တည်မှတ် ကောင်းလျှင် R1 နဲ့ V3.2 အခြေခံပေါ်မှာ ဆောက်လုပ်ထားတဲ့ ချဉ်းကပ်မှုစိတ်ကူးများကို ဆက်လက်တိုးတက်စေမယ့် မော်ဒယ်ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ (DeepSeek ရဲ့ ပရိသတ်တွေက V3.2 ဖွင့်လှစ်ခဲ့ချိန်မှာ “R2 ဘယ်အချိန်ရောက်မလဲ?!” လို့ တစ်ဝက် ပြုံးဖျောက်ကြီးကာ မေးခဲ့ကြပါတယ်။) R2 ရောက်လာတဲ့အခါမှာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်တဲ့ လေ့ကျင့်မှုဆောင်ရွက်မှုတွေ၊ ပိုမိုများပြားတဲ့ အသိပညာထည့်သွင်းမှုတွေနဲ့ ထူးခွားတဲ့ token ထိရောက်မှုနည်းပညာတွေကို ထည့်သွင်းပြီး အားနည်းချက်တွေကို ပိုမိုပိတ်ဖို့မျှော်လင့်ချက်ရှိပါတယ်။

အခုအခါမှာ DeepSeek-V3.2 ဟာ open-source AI အလောကမှာ အရေးပါတဲ့အမှတ်တိုင်တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ ကြိုးစားအားထုတ်မှုနဲ့ - sparse attention ကနေ massive RL fine-tuning နဲ့ synthetic task generation အထိ - ဖန်တီးမှုတွေအပေါ်တွင် open model တစ်ခုဟာ အကြံဉာဏ်နဲ့ ကုဒ်ရေးသားခြင်းထက်ကျော်လွန်သောစွမ်းဆောင်ရည် ရရှိနိုင်ကြောင်း ပြသပါတယ်၊ အရင်က trillion-parameter ပိတ်ထားသော models တွေအရပ်တွင်သာရှိသည်ဟု ယူဆထားသော နေရာများဖြစ်ပါတယ်။ အနက်ရှာသူတစ်ဦးကပြောခဲ့သလို V3.2 ဟာ “အကြံဉာဏ်နဲ့ ကုဒ်ရေးသားခြင်းတွင် frontier-level ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ခိုင်မာပြီး စျေးနှုန်းသက်သာသော အတွေးအခေါ်နဲ့ ကုဒ်ရေးသားမှု model တစ်ခု”[26] ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာ universal AI ဖြေရှင်းချက်အဖြစ် GPT-5 သို့မဟုတ် Gemini ကိုမဖျက်နိုင်သေးပေမယ့်၊ အထူးပြုအခန်းကဏ္ဍမှာ DeepSeek-V3.2 ဟာ အထူးပြောင်မြောက်အောင်မြင်ပါတယ်[27] – အထူးသဖြင့် အခမဲ့ရရှိနိုင်သော model ဖြစ်ပါတယ်။ AI ecosystem အထွေထွေမှာတော့ ChatGPT ၏ နှစ်ပတ်လည်နေ့မှာ အခမဲ့ပေးနိုင်သော အဖိုးမဖြတ်နိုင်သော လက်ဆောင်တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

ရင်းမြစ်များ: ဤဆောင်းပါးထဲရှိ အချက်အလက်များနှင့် ကိုးကားချက်များကို DeepSeek ၏ တရားဝင် ထုတ်ပြန်ချက်များနှင့် နည်းပညာအစီရင်ခံစာများမှ ရယူထားသည်။[1][4][13][17]၊ AI ထုတ်ဝေမှုများနှင့် သုံးသပ်ချက်များတွင် ပါဝင်သော သတင်းများမှ[2]နှင့် DeepSeek-V3.2 ၏ ပထမဆုံး အသုံးပြုသူများက စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ချက်များမှ[19][24]နှင့် အသိုင်းအဝိုင်း ချီးမြှင့်သူများမှ[7][8]။ အားလုံးသော စမ်းသပ်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ချက်များသည် ၂၀၂၅ ဒီဇင်ဘာလအတွင်း ရရှိထားသော မော်ဒယ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။

[1] [3] [4] [5] [6] [13] [14] [15] [16] [17] [18] DeepSeek V3.2 အခြေခံဗားရှင်း：Agent စွမ်းရည်ကို တိုးချဲ့ပြီး စဉ်းစားမှုနဲ့အတွေးအခေါ်ရောစပ်ထားပါတယ် | DeepSeek API Docs

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news251201

[2] DeepSeek သည် GPT-5 နှင့် ကိုက်ညီရန် Reasoning ပုံစံအသစ်များ ထုတ်ပြန်ပြီး Gemini 3 Pro နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နေပါသည်

https://analyticsindiamag.com/ai-news-updates/deepseek-releases-new-reasoning-models-to-match-gpt-5-rival-gemini-3-pro/

[7] [8] [9] [10] [11] [12] [21] [22] DeepSeek V3.2-Exp ဆန်းစစ်ချက်။ DeepSeek ၏နောက်ဆုံးပေါ် စမ်းသပ်မှုမော်ဒယ်… | Barnacle Goose မှ | အောက်တိုဘာလ၊ ၂၀၂၅ | Medium

https://medium.com/@leucopsis/deepseek-v3-2-exp-review-49ba1e1beb7c

[19] [23] [24] [25] [26] [27] DeepSeek V3.2 နှင့် Gemini 3.0 နှင့် Claude 4.5 နှင့် GPT-5 | Mehul Gupta ရေးသည် | သင်၏အိတ်ထဲရှိ ဒေတာ သိပ္ပံ | ဒီဇင်ဘာ၊ 2025 | Medium

https://medium.com/data-science-in-your-pocket/deepseek-v3-2-vs-gemini-3-0-vs-claude-4-5-vs-gpt-5-55a7d865debc

[20] deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 - Hugging Face

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1