原创 Datawhale 2025-09-29 21:08 安徽
就在刚刚，发布新模型 DeepSeek-V3.2-Exp。
Datawhale干货
最新发布：DeepSeek-V3.2-Exp
Datawhale干货
最新发布：DeepSeek-V3.2-Exp
🚀 **引入DeepSeek Sparse Attention（DSA）机制**：DeepSeek-V3.2-Exp的核心升级在于集成了全新的DSA稀疏注意力机制。该机制旨在优化长文本处理效率，通过闪电索引器和细粒度token选择，使模型能够跳过不必要的逐字逐句计算，快速识别并聚焦于关键信息，从而大幅降低了计算量和推理成本。
💡 **长文本处理效率大幅提升**：DSA机制将Transformer原有的注意力计算复杂度从O(L)降低至O(Lk)，其中k远小于L。这意味着模型在处理超长序列时，推理成本显著下降，例如在训练中仅需关注2048个关键token，这对于需要处理大量上下文信息的应用场景尤为重要。
⚙️ **性能稳定，核心能力损耗极小**：尽管采用了稀疏注意力机制，DeepSeek-V3.2-Exp在多项能力评估中，包括编程、数学和逻辑推理等，表现与上一代模型V3.1-Terminus基本持平，未出现显著的性能下降。在软件工程等任务上的强化学习训练曲线也高度一致，证明了DSA并未影响模型的学习稳定性和核心能力。
💰 **性价比革命，价格大幅降低**：相较于上一代模型，DeepSeek-V3.2-Exp在API调用价格上进行了大幅度的调整，整体价格下降超过50%。这种“价格屠夫”式的定价策略，使得百万级别的输出成本仅需3元，极大地降低了使用门槛，提升了模型的可用性和普及度。
原创 Datawhale 2025-09-29 21:08 安徽
就在刚刚，发布新模型 DeepSeek-V3.2-Exp。
Datawhale干货
最新发布：DeepSeek-V3.2-Exp
就在刚刚，DeepSeek 发布了新版本模型 DeepSeek-V3.2-Exp。
顾名思义，这是一个实验性（Experimental）版本，主要用于探索下一代大模型架构的可能性。
模型参数量为 685B，Hugging Face开源地址：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
此外，这次发布还同步公开了论文，里面详细介绍了全新的稀疏注意力机制：DeepSeek Sparse Attention（DSA） 的设计思路和实现方法。
论文地址：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
核心升级：引入新的稀疏注意力机制
这次的升级，最大的亮点是引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）。它是一种稀疏注意力机制，目标是在处理长文本时能够减少计算量、提升效率。
简单来说：
模型不再逐字逐句死磕，而是能更快抓住重点；
在处理超长文本时，推理成本显著下降；
性能基本保持稳定，在编程、数学、推理等方面损耗很小。
01 模型不再逐字逐句死磕，而是能更快抓住重点
DSA 机制通过 闪电索引器（lightning indexer） 和 细粒度 token 选择机制，使模型能够高效地筛选关键信息，而不是对所有 token 进行全局注意力计算。
02 在处理超长文本时，推理成本显著下降
DSA 将原本 Transformer 的 注意力计算复杂度降低至 ，其中《（例如，在训练中仅选择 2048 个关键 token）。尽管索引器本身仍为，但由于其计算量远小于 MLA（Multi-Latent Attention），整体推理成本大幅降低。
论文中的实验数据显示，在 H800 GPU 集群上，DeepSeek-V3.2-Exp 的推理成本明显低于 V3.1-Terminus，尤其是在长序列（128K token）场景下：
03 性能基本保持稳定，在编程、数学、推理等方面损耗很小
尽管采用了稀疏注意力机制，DeepSeek-V3.2-Exp 在多项能力评估（包括编程、数学、逻辑推理等）中与 V3.1-Terminus 相比未出现显著性能下降。
在 BrowseComp（编程评估）和 SWE Verified（软件工程验证）等任务上，两者的强化学习训练曲线高度一致，表明 DSA 并未影响模型的学习稳定性。
虽然在 GPQA、HLE、HMMT 2025 等任务上有轻微性能差距，但论文指出这主要是由于 V3.2-Exp 生成推理 token 更少，若使用中间检查点使 token 数量相当，该差距会消失。
通过这样一个 DSA 机制，能让模型学会“抓大放小”的思维模式，用极高的效率在长文本中锁定关键信息。这也使得模型在推理速度上获得巨大提升，同时核心能力基本保持无损（性能稳定）。
价格离谱：表现与上代接近，价格竟下降一半
讲完了核心升级的机制，来看模型的表现。
在各个领域的公开基准测试中，DeepSeek-V3.2-Exp 与之前的 V3.1-Terminus 总体表现差不多，个别测试有小幅差异。
但在保证效果的同时，API 调用价格有了明显下降，整体便宜了超过 50%。基本都等于白送了，百万输出仅3元，堪称“价格屠夫”！
写在最后
总结一下，DeepSeek-V3.2-Exp 并不是一个「分数更高」的版本，算是一种面向未来的探索。
现在，DeepSeek-V3.2-Exp 已经在官方App / 网页端 / 小程序 / API 全面同步更新，大家可以体验起来！
祝各位“源神”们国庆快乐。
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