9月29日晚，DeepSeek-V3.2-Exp模型正式發布。優刻得模型服務平台UModelVerse極速完成接入，作為AI應用開發者，無需關注底層算力資源調度、基礎環境的模型部署，UModelVerse控製台全麵覆蓋從模型訓練到應用上線的全流程，輕鬆實現業務模型的快速落地與迭代，歡迎登陸體驗！
UModelVerse控製台模型廣場
官方表示DeepSeek-V3.2-Exp是一個實驗性（Experimental）的版本，是邁向新一代架構的中間步驟。V3.2-Exp在V3.1-Terminus的基礎上引入了DeepSeek Sparse Attention（一種稀疏注意力機製），針對長文本的訓練和推理效率進行了探索性的優化和驗證。
稀疏注意力機製（DSA）
DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次實現了細粒度稀疏注意力機製，在幾乎不影響模型輸出效果的前提下，實現了長文本訓練和推理效率的大幅提升。
V3.1-Terminus和V3.2-Exp在BrowseComp和SWE Verified上的強化學習訓練曲線，實線和虛線分別表示準確率和平均輸出tokens
V3.1-Terminus和V3.2-Exp推理成本對比
與之前模型最大的不同在於，DSA不再要求每個Token關注序列中的所有其他Token，而是引入了一個名為「閃電索引器」（lightning indexer）的高效組件。這個索引器能以極快的速度判斷，對於當前正在處理的Token，序列中哪些曆史Token是最重要的。隨後，模型僅從這些關鍵Token中篩選出少量（例如Top-k，取2048個）進行精細計算，從而在處理長文本時顯著提升效率。更重要的是，這種設計在實現效率飛躍的同時，並未犧牲模型的核心性能。
DeepSeek-V3.2-Exp的注意力架構
根據官方公布的評測結果，在與前代模型V3.1-Terminus嚴格對齊的訓練設置下，V3.2-Exp在各大公開基準測試中的表現與前者基本持平。
V3.1-Terminus和V3.2-Exp在各基準下測評對比
此外，為支持社區研究，DeepSeek還開源了新模型研究中設計和實現的GPU 算子，包括TileLang和CUDA兩種版本。官方團隊建議在進行研究性實驗時，優先使用基於TileLang的版本，以便於調試和快速迭代。
得益於新模型服務成本的大幅降低，官方API價格也相應下調，新價格即刻生效。在新的價格政策下，開發者調用DeepSeek API的成本將降低50%以上。
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