DeepSeek发布V3.2双模型，长文本处理与深度思考显著提升

快速阅读: DeepSeek发布V3.2及V3.2-Speciale模型，核心升级为转正稀疏注意力技术，显著提升推理速度与效率，开源并支持商业化，未来有望在长文本处理与推理上领先。

DeepSeek 发布了 V3.2（标准版）和 V3.2-Speciale（深度思考版）。官方评测结果显示，在128K上下文场景下，V3.2与GPT-5互有胜负；而V3.2-Speciale在MMLU、HumanEval等基准测试中与Gemini3Pro打平，并在IMO2025盲测中达到金牌分数线的83.3%。此次核心升级为转正稀疏注意力（DSA），通过“目录”式路由token，将长文本计算复杂度从O(n²)降至O(n)，显存占用减少40%，推理速度提升2.2倍，首次在开源模型中实现了百万token单卡推理。

在后训练阶段，团队将超过10%的集群算力用于强化学习，采用组对强化学习（GRPO）和多数投票方法，使模型在代码、数学和工具调用任务上的表现接近闭源对手。V3.2-Speciale取消了“思考长度惩罚”，鼓励更长的链式推理，平均输出token比Gemini3Pro高出32%，但准确率提升了4.8个百分点。

该模型已在GitHub和Hugging Face上线，权重采用Apache 2.0协议，允许商业化。DeepSeek表示，下一步将开源长文本DSA内核和RL训练框架，继续将“闭源优势”转化为社区基础设施。行业评论认为，如果后续版本能保持当前的迭代速度，开源阵营有望在2026年前实现“长文本+推理”的双重领先。

(以上内容均由Ai生成)