mmnga создал экспериментальную производную DeepSeek-V3 для японского текста: в каждом слое MoE оставлены 64 эксперта, выбранные по частоте активации при генерации японских примеров. Такое сокращение состава экспертов задумано для баланса стабильности и качества японского вывода; автор сообщает, что варианты с 16 и 32 экспертами работали неудовлетворительно или нестабильно. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на японском языке; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов.

Архитектура — DeepSeek-V3, формат весов safetensors, заявленный размер — 37,6 млрд параметров, контекст — до 163 840 токенов. Модель основана на deepseek-ai/DeepSeek-V3 и использует ту же лицензию DeepSeek-V3; перед применением следует ознакомиться с её условиями.