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　　这得益于新模型服务成本的大幅降低。V3.2-Exp是一个实验性（Experimental）的版本，作为迈向新一代架构的中间步骤，在V3.1-Terminus的基础上引入了一种稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention，DSA），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。

　　据悉，DSA首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。

　　DeepSeek-V3.2-Exp一经发布，就在外网社交平台X等炸开了锅。有网友对“成本降低50%”表示赞叹，也有网友对DeepSeek“周更”的节奏表示满意，还有更多网友催更DeepSeek新一代模型R2及V4，并期待DeepSeek打败OpenAI。

　　国产AI芯片公司纷纷第一时间宣布完成DeepSeek-V3.2-Exp的适配。

　　华为发文宣布，昇腾已快速基于vLLM/SGLang等推理框架完成适配部署，实现DeepSeek-V3.2-Exp 0day支持，并面向开发者开源所有推理代码和算子实现。其在128K长序列下能够保持TTFT低于2秒、TPOT低于30毫秒的推理生成速度。

　　寒武纪也发文宣布，其已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的0day适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。DeepSeek-V3.2-Exp叠加寒武纪的极致计算效率，可大幅降低长序列场景下的训推成本。

　　作为一个实验性的版本，DeepSeek-V3.2-Exp虽然已经在公开评测集上得到了有效性验证，但仍然需要在用户的真实使用场景中进行范围更广、规模更大的测试，以排除在某些场景下效果欠佳的可能。

　　DeepSeek的模型迭代速度正在加快。就在9月22日晚间，其刚刚发布了DeepSeek-V3.1-Terminus，优化了编程、搜索智能体等表现。仅仅一周后，DeepSeek-V3.2-Exp随之发布，带来了大幅降低的成本体验。

　　这预示着DeepSeek的下一代模型很快就要到来了，此前已有外媒报道称，DeepSeek今年年底即将推出Agent模型。值得一提的是，我们看到DeepSeek不仅上线阿里魔搭社区，并立马适配华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片，或许意味着其快速迭代及落地应用与国产AI芯片联系更加紧密。