در دنیای رقابتی هوش مصنوعی، جایی که هزینه‌های محاسباتی و سرورها به یکی از بزرگ‌ترین موانع برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌های کوچک تبدیل شده، استارتاپ چینی دیپ‌سیک (DeepSeek) با معرفی مدل آزمایشی DeepSeek-V3.2-Exp، گامی انقلابی برداشته است. این مدل، که بر پایه معماری نوین توجه پراکنده (DSA) ساخته شده، وعده می‌دهد هزینه‌های پردازش متون طولانی را تا ۵۰ درصد کاهش دهد و دسترسی به ابزارهای قدرتمند AI را برای همه آسان‌تر کند. دیپ‌سیک، که به عنوان یکی از پیشگامان مدل‌های متن‌باز در چین شناخته می‌شود، با این نوآوری نه تنها رقابت با غول‌هایی مانند OpenAI و Google را تشدید کرده، بلکه می‌تواند اکوسیستم فناوری را به سمت فراگیری بیشتر سوق دهد. در ادامه، به بررسی دقیق این مدل، معماری DSA، مزایا، چالش‌ها، و تأثیرات احتمالی آن بر آینده هوش مصنوعی می‌پردازیم.
DeepSeek-V3.2-Exp، که در ۲۹ سپتامبر ۲۰۲۵ به صورت آزمایشی عرضه شد، بر پایه مدل‌های قبلی دیپ‌سیک مانند DeepSeek-V2 ساخته شده و تمرکز اصلی‌اش بر بهینه‌سازی توجه (Attention) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. در مدل‌های سنتی مانند GPT-4 یا Llama، مکانیسم توجه به تمام توکن‌های ورودی (کلمات یا بخش‌های متن) همزمان پردازش می‌کند، که برای متون طولانی (مانند اسناد حقوقی یا مقالات علمی) به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارد. این مسئله نه تنها هزینه‌های API را افزایش می‌دهد، بلکه سرعت پاسخ‌گویی را کند کرده و دسترسی را برای کاربران با بودجه محدود محدود می‌کند. DSA، به عنوان قلب تپنده این مدل، این مشکل را با رویکردی هوشمندانه حل می‌کند: در عوض پردازش کامل متن، DSA ابتدا با یک ماژول فیلترینگ، بخش‌های مهم را شناسایی می‌کند و سپس فقط به توکن‌های کلیدی توجه می‌کند. تصور کنید یک شرکت هواپیمایی به جای بررسی تمام مسیرهای ممکن جهان، فقط گزینه‌های منطقی و مرتبط را فیلتر کند – DSA دقیقاً همین کار را با داده‌ها انجام می‌دهد و بار محاسباتی را بدون از دست دادن دقت، نصف می‌کند. این معماری، که از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گراف الهام گرفته شده، نه تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه مدل را برای سناریوهای واقعی مانند تحلیل اسناد طولانی یا پردازش داده‌های بزرگ مناسب‌تر می‌سازد.
این پیشرفت برای اکوسیستم فناوری، به ویژه در کشورهای در حال توسعه و شرکت‌های کوچک، یک خبر عالی است. دیپ‌سیک ادعا می‌کند که DeepSeek-V3.2-Exp در بنچمارک‌های استاندارد مانند MMLU (درک زبان) امتیاز ۸۹.۵% را کسب کرده، که با GPT-4o رقابت می‌کند، اما هزینه‌های استنتاج (inference) آن تا ۵۰% کمتر است. این کاهش هزینه می‌تواند موج جدیدی از نوآوری را ایجاد کند؛ توسعه‌دهندگان می‌توانند اپلیکیشن‌های AI را بدون نگرانی از بودجه سرور بسازند، محققان به داده‌های بزرگ‌تر دسترسی پیدا کنند، و کسب‌وکارها مانند استارت‌آپ‌های فین‌تک یا حقوقی از تحلیل متون طولانی بهره ببرند. برای مثال، در حوزه حقوقی، جایی که اسناد هزارصفحه‌ای رایج است، DSA می‌تواند زمان پردازش را از ساعت‌ها به دقیقه‌ها کاهش دهد و دقت را حفظ کند. با این حال، این نوآوری بدون چالش نیست. اکاترینا آلماسک، سرمایه‌گذار برجسته AI، در یادداشتی در CNBC هشدار داد که “فیلترینگ هوشمند” DSA ممکن است ظرافت‌های کلیدی متن را از دست بدهد، به ویژه در زمینه‌های حساس مانند پزشکی یا حقوق، جایی که هر کلمه اهمیت دارد. سؤال اصلی این است: چگونه AI تصمیم می‌گیرد کدام داده‌ها “مهم” هستند؟ اگر الگوریتم‌ها به طور ناخواسته داده‌های مربوط به گروه‌های اقلیت یا دیدگاه‌های خاص را “غیرمهم” تشخیص دهند، خروجی‌ها می‌توانند مغرضانه یا نادرست شوند. دیپ‌سیک برای رفع این نگرانی، از مکانیسم‌های شفافیت مانند “توضیح‌پذیری توجه” (Attention Explainability) استفاده کرده که نشان می‌دهد چرا بخشی از متن فیلتر شده، اما کارشناسان می‌گویند این ویژگی هنوز کامل نیست و نیاز به نظارت انسانی دارد.
در نهایت، DeepSeek-V3.2-Exp نه تنها یک مدل فنی است، بلکه نمادی از تلاش چین برای پیشبرد AI متن‌باز و مقرون‌به‌صرفه است. دیپ‌سیک، که توسط شرکت‌های چینی مانند Alibaba و Tencent حمایت می‌شود، این مدل را به صورت رایگان (با محدودیت‌های API) عرضه کرده و هدفش دموکراتیزه کردن AI است. این حرکت می‌تواند رقابت با مدل‌های غربی را تشدید کند و به کاهش شکاف فناوری در جهان کمک نماید، اما همزمان نگرانی‌های امنیتی و اخلاقی را افزایش دهد. با توجه به اینکه هزینه‌های AI تا سال ۲۰۳۰ به ۱ تریلیون دلار می‌رسد، نوآوری‌هایی مانند DSA می‌توانند تعادل را به نفع کاربران عادی تغییر دهند، به شرطی که چالش‌های دقت و تعصب را حل کنند. اگر دیپ‌سیک موفق شود، DeepSeek-V3.2-Exp می‌تواند الگویی برای نسل بعدی مدل‌ها باشد که نه تنها قدرتمند، بلکه اقتصادی و فراگیر هستند.
