DeepSeek推出了其最新的实验性模型V3.2-Exp，核心亮点在于引入了创新的DeepSeek稀疏注意力（DSA）机制。DSA通过“闪电索引器”高效识别关键Token，将注意力计算复杂度从O(L²)大幅降低至O(Lk)，显著提升了长文本训练和推理效率，同时几乎不影响模型性能。该模型在DeepSeek-V3.1基础上进行了优化，通过预热、稀疏训练和后训练流程，确保了性能的稳定性。得益于效率提升，DeepSeek API价格也随之下调超过50%，为开发者带来更经济的AI模型调用体验。

💡 **全新稀疏注意力机制DSA**：DeepSeek-V3.2-Exp引入了名为DeepSeek稀疏注意力（DSA）的关键技术，这是首个以“DeepSeek”品牌命名的注意力机制。DSA通过“闪电索引器”高效识别当前Token最相关的历史Token，仅对其中一部分进行精细计算，将注意力计算复杂度从O(L²)降低至O(Lk)，极大地提升了长文本处理的效率。

🚀 **性能与效率并存**：DSA机制在显著提高训练和推理效率的同时，几乎不牺牲模型性能。通过“密集预热”初始化索引器模仿原有模型注意力分布，再进行“稀疏训练”，并沿用原有的后训练流程，DeepSeek-V3.2-Exp在短文本和长文本任务上的表现与密集注意力模型V3.1-Terminus相当，但推理成本大幅降低。

💰 **API价格大幅下调**：得益于DSA带来的模型服务成本的显著降低，DeepSeek官方API价格即刻生效，下调幅度高达50%以上。新价格政策使得开发者调用DeepSeek API的成本更加经济，进一步降低了AI技术的应用门槛。