DeepSeek新模型开源，新架构亮了！国产AI芯片集体狂欢

主要观点总结

DeepSeek发布了实验版模型DeepSeek-V3.2-Exp，引入了DeepSeek Sparse Attention机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，大幅提升了长文本训练和推理效率。新模型降低了服务成本，降低了DeepSeek API的调用成本，并且为开发者提供了更多的选择和便利。DeepSeek-V3.2-Exp还得到了华为、寒武纪、海光信息等AI芯片厂商的快速适配。然而，模型在性能上做出了一定让步，在某些场景下可能存在效果欠佳的情况。总体而言，DeepSeek-V3.2-Exp更大的贡献在于理论层面，展示了长文本处理中兼顾性能和效率的新路径。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-V3.2-Exp模型的主要特点

DeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek的新实验版模型，引入了DeepSeek Sparse Attention机制，提高了长文本训练和推理效率。该模型降低了服务成本，降低了API调用成本，并得到了各大云平台和AI芯片厂商的快速适配。

关键观点2: DeepSeek-V3.2-Exp与上一代模型的区别

DeepSeek-V3.2-Exp在架构上继续预训练+后训练的方式，通过专家蒸馏和混合强化学习进行后训练。在性能上做出了一定的让步，在某些场景下可能存在效果欠佳的情况。但其在训练和推理效率上的提升显著。

关键观点3: DeepSeek-V3.2-Exp的实验结果和反馈

DeepSeek-V3.2-Exp在公开评测集上的表现与上一代模型基本持平，但在某些推理任务上的分数略有下降。尽管如此，其效率的提升仍然显著，得到了产业界和开发者圈子的热烈反响。

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