9月29日，DeepSeek正式发布实验性大模型DeepSeek-V3.2-Ex

9月29日，DeepSeek正式发布实验性大模型DeepSeek-V3.2-Exp并全面开源，以技术创新突破效率与成本瓶颈，引发行业关注。该模型已同步上线Hugging Face与魔搭社区，技术报告及TileLang、CUDA双版本GPU算子也随开源公布，为开发者提供全栈工具支持。 核心升级在于全新的DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制。通过闪电索引器与细粒度token选择机制，模型可精准筛选关键信息，将Transformer注意力计算复杂度从O(L)降至O(Lk)，在128K长文本场景下推理成本显著降低，同时保持核心性能稳定。评测显示，其在MMLU-Pro保持85.0分，数学推理AIME 2025、编程Codeforces等任务得分较前代还有小幅提升。 生态适配与成本优化成为亮点。华为、寒武纪等芯片厂商已完成适配，华为云等平台同步上线服务，模型最大支持160K上下文长度，可高效处理长篇文档、代码库等场景。API调用成本同步降低超50%，输出价格低至3元/百万tokens，大幅降低开发者与企业使用门槛。 目前，DeepSeek App、网页端及小程序均已更新该模型，且临时保留旧版API接口供对比验证。此次发布通过算法创新实现“性能不降、成本减半”，为长文本处理等场景提供高性价比解决方案，开源举措更助力AI技术生态协同发展。