模型发布与更新 - DeepSeek-V3.2-Exp模型于9月29日正式发布并在Huggingface与魔搭平台开源 官方App、网页端和小程序同步更新为V3.2-Exp版本 [1] - 新版本为实验性模型 引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制 针对长文本训练和推理效率进行优化验证 [1] - 华为昇腾已基于vLLM/SGLang推理框架完成适配部署 实现DeepSeek-V3.2-Exp 0day支持 并向开发者开源所有推理代码和算子实现 [1] 技术架构创新 - 稀疏注意力机制首次实现细粒度稀疏化 在几乎不影响输出效果前提下大幅提升长文本训练和推理效率 [1] - 新模型研发使用TileLang高级语言进行快速原型开发 最终阶段以TileLang为精度基线改用底层语言实现高效版本 [2] - 开源算子包含TileLang与CUDA两种版本 官方建议研究性实验使用TileLang版本便于调试和快速迭代 [2] 性能评估与迭代历程 - V3.2-Exp训练设置与V3.1-Terminus严格对齐 在各领域公开评测集表现基本持平 [5] - 8月21日发布的V3.1版本采用混合推理架构 同时支持思考与非思考模式 相比DeepSeek-R1-0528思考效率更高 [4] - 9月22日更新至V3.1-Terminus版本 优化语言一致性缓解中英文混杂问题 并强化Code Agent与Search Agent能力 [4] 商业化进展 - 新模型服务成本大幅降低 API价格相应下调超过50% [4] - V3.1版本通过Post-Training优化显著提升工具使用与智能体任务表现 [4]