DeepSeek-V3.2-Exp模型在Hugging Face平台发布并开源，引入稀疏Attention架构以降低计算资源消耗并提升推理效率。DeepSeek官方App、网页端、小程序同步更新，API价格下调50%以上。新模型支持国产算力，寒武纪与昇腾芯片实现适配，软硬协同设计大幅降低长序列场景下的训推成本，加速国内AI产业发展。

🌐 DeepSeek-V3.2-Exp模型在Hugging Face平台发布并开源，引入稀疏Attention架构，旨在降低计算资源消耗并提升模型推理效率，使AI服务更加经济高效。

💻 DeepSeek官方App、网页端、小程序同步更新至新模型，为用户提供更流畅的体验，同时官方API价格下调50%以上，降低开发者调用成本，促进AI应用普及。

🇨🇳 新模型支持国产算力，寒武纪与昇腾芯片实现适配，软硬协同设计大幅降低长序列场景下的训推成本，彰显国产芯片的生态建设和技术积累成果，加速国内AI产业发展。

🔥 DeepSeek-V3.2-Exp模型发布当天，寒武纪-U与海光信息均宣布实现适配，依托新模型机制和芯片计算效率，为客户提供极具竞争力的软硬件解决方案，推动AI技术创新。

⚡ 适配和优化彰显了国产芯片的生态建设和技术积累成果，芯片和算法的联合创新，软硬件协同方式将进一步加速国内AI产业发展，为全球用户提供更优质的AI服务。

DeepSeek-V3.2-Exp模型正式在Hugging Face平台发布并开源。模型引入稀疏 Attention 架构，这种架构能够降低计算资源消耗并提升模型推理效率。

DeepSeek宣布官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp。DeepSeek介绍，得益于新模型服务成本的大幅降低，官方API价格也相应下调，新价格即刻生效。在新的价格政策下，开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。

DeepSeek-V3.2发布当天寒武纪与昇腾均已实现适配，业内人士指出，DeepSeek-V3.2最大的意义在于软硬协同设计支持国产算力，全新DeepSeek Sparse Attention机制，叠加国产芯片的计算效率，可大幅降低长序列场景下的训推成本，共同为客户提供极具竞争力的软硬件解决方案。day 0适配和优化彰显了国产芯片的生态建设和技术积累成果，芯片和算法的联合创新，软硬件协同方式将进一步加速国内AI产业发展。

据财联社主题库显示，相关上市公司中：

寒武纪-U在官方微信号宣布，已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配。依托DeepSeek Sparse Attention机制，叠加寒武纪的极致计算效率，可大幅降低长序列场景下的训推成本。

海光信息表示，其DCU实现无缝适配+深度调优，DeepSeek-V3.2-Exp在海光DCU上展现出优异的性能，同时验证海光DCU高通用性、高生态兼容度及自主可控的技术优势。