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9月29日，DeepSeek-V3.2-Exp模型正式在Hugging Face平台发布并开源。
该版本作为迈向下一代架构的重要中间步骤，在 V3.1-Terminus 的基础上引入了团队自研的 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 稀疏注意力机制，旨在对长文本的训练和推理效率进行探索性优化与验证。这种架构能够降低计算资源消耗并提升模型推理效率。
目前，华为、寒武纪已完成对 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。
核心技术突破：DeepSeek Sparse Attention (DSA)DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次实现了细粒度稀疏注意力机制。DeepSeek 方面表示，这项技术在几乎不影响模型输出效果的前提下，大幅提升了长文本场景下的训练和推理效率。
为了确保评估的严谨性，DeepSeek-V3.2-Exp 的训练设置与前代 V3.1-Terminus 进行了严格对齐。测试结果显示，该模型在各大公开评测集上的表现与 V3.1-Terminus 基本持平，有效性得到了初步验证。
API成本将降低50%以上随着新模型服务成本的显著降低，DeepSeek 同步采取了重磅举措：大幅下调官方 API 价格，降价幅度超过 50%，新价格已即刻生效。目前，官方 App、网页端和小程序均已同步更新至 DeepSeek-V3.2-Exp 版本。
DeepSeek 现已将 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。
作为一款实验性版本，DeepSeek 认识到模型仍需在更广泛的用户真实场景中进行大规模测试。为便于开发者进行效果对比，DeepSeek 为 V3.1-Terminus 版本临时保留了 API 访问接口，且调用价格与 V3.2-Exp 保持一致。该对比接口将保留至北京时间 2025 年 10 月 15 日 23:59。
此外，为支持社区研究，DeepSeek 还开源了新模型研究中设计和实现的 GPU 算子，包括 TileLang 和 CUDA 两种版本。团队建议社区在进行研究性实验时，优先使用基于 TileLang 的版本，以便于调试和快速迭代。
值得注意的是，寒武纪在深度求索发布新模型的同时宣布完成适配，并开源vLLM-MLU推理引擎源代码，开发者可在寒武纪软硬件平台上即时体验新模型功能。
AI行业资深专家指出股票配资的最新资讯，芯片与大模型的适配涉及底层架构优化、算力资源匹配、兼容性调试等复杂工作，绝非短时间内能够完成。如此快速的适配响应表明寒武纪早在DeepSeek-V3.2发布前就已启动相关研发工作，双方技术团队的沟通协作早已悄然展开。
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