9月29日

DeepSeek宣布

官方App、网页端、小程序

均已同步更新为

DeepSeek-V3.2-Exp

 

顾名思义

这是一款实验性

（Experimental）版本

用于探索下一代架构的可能性

 

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

在新的价格政策下

开发者调用DeepSeek API的成本

将降低50%以上

 

作为迈向新一代架构的

中间步骤

V3.2-Exp在此前版本基础上

引入了DeepSeek Sparse Attention

（一种稀疏注意力机制）

针对长文本的训练和推理效率

进行了探索性的优化和验证

实现了长文本训练

和推理效率的大幅提升

 

 

有媒体分析

DeepSeek给出的信号很明确

不仅要在架构层面探索新路径

也要通过成本的下降

加速开发者的涌入

或将推动DeepSeek生态

更大规模增长

 

目前

华为云已完成

对DeepSeek-V3.2-Exp模型的

适配工作

最大可支持

160K长序列上下文长度

 

寒武纪也发文称

公司已同步实现对深度求索公司

最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配

并开源大模型推理引擎

vLLM-MLU源代码

 

DeepSeek也已将

DeepSeek-V3.2-Exp模型

在Huggingface和

ModelScope平台上全面开源

相关论文

也已同步公开

 

值得一提的是

连日来

DeepSeek持续推进模型迭代

8月21日

宣布发布DeepSeek-V3.1

9月22日

宣布DeepSeek-V3.1已更新至

DeepSeek-V3.1-Terminus版本

 

因Terminus在拉丁语里

是终点、界限的意思

故当时业界猜测这是否会是

V3系列的终极版本

并期待下一个发布的

将是大版本更新

目前看起来这个猜测并不成立

 

撰文：李飞 编辑：雷渺鑫 统筹：李政葳

参考：DeepSeek微信公众号、中国证券报、第一财经

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