9月29日

DeepSeek公布

官方App、网页端、小步伐

均已经同步更新为

DeepSeek-V3.2-Exp

顾名思义

这是一款试验性

（Experimental）版本

用在摸索下一代架构的可能性

DeepSeek先容

患上益在新模子办事成本的

年夜幅降低

官方API价格也响应下调

于新的价格政策下

开发者挪用DeepSeek API的成本

将降低50%以上

作为迈向新一代架构的

中间步调

V3.2-Exp于此前版本基础上

引入了DeepSeek Sparse Attention

（一种稀少留意力机制）

针对于长文本的练习及推理效率

举行了摸索性的优化及验证

实现了长文本练习

及推理效率的年夜幅晋升

有媒体阐发

DeepSeek给出的旌旗灯号很明确

不仅要于架构层面摸索新路径

也要经由过程成本的降落

加快开发者的涌入

或者将鞭策DeepSeek生态

更年夜范围增加

今朝

华为云已经完成

对于DeepSeek-V3.2-Exp模子的

适配事情

最年夜可撑持

160K长序列上下文长度

寒武纪也发文称

公司已经同步实现对于深度求索公司

最新模子DeepSeek-V3.2-Exp的适配

并开源年夜模子推理引擎

vLLM-MLU源代码

DeepSeek也已经将

DeepSeek-V3.2-Exp模子

于Huggingface及

ModelScope平台上周全开源

相干论文

也已经同步公然

值患上一提的是

连日来

DeepSeek连续推进模子迭代

8月21日

公布发布DeepSeek-V3.1

9月22日

公布DeepSeek-V3.1已经更新至

DeepSeek-V3.1-Terminus版本

因Terminus于拉丁语里

是尽头、边界的意思

故其时业界预测这是否会是

V3系列的最终版本

并期待下一个发布的

将是年夜版本更新

今朝看起来这个预测其实不建立

撰文：李飞 编纂：雷渺鑫 兼顾：李政葳

参考：DeepSeek微信公家号、中国证券报、第一财经