DeepSeek-3.2年终压轴，追上OpenAI，遇上Gemini，算力正在影响后劲

主要观点总结

DeepSeek发布两个正式版模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。这两个模型在智能体评测中表现出色，特别是在国际奥数等比赛中。DeepSeek指出，虽然中国开源模型在追赶，但与美国的闭源大模型相比仍有一定差距。文章详细描述了这两个模型的特点和优势，并提到了DeepSeek为解决关键局限所采取的措施。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek发布两个新模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。

这两个模型在国际奥数等比赛中表现出色，达到了金牌水准。

关键观点2: DeepSeek追赶全球领先推理模型。

经过一年的努力，DeepSeek号称推理模型全球领先，并缩小了开源模型与闭源模型的差距。

关键观点3: 算力限制中国开源模型的追赶。

算力在预训练和后训练方面已经表现出对追赶的制约，而且中国开源模型在回答难度较高的问题时，耗费的token数量较多。

关键观点4: DeepSeek承认自身不足。

与前沿闭源模型相比，DeepSeek在知识覆盖广度、token效率和解决复杂任务的能力等方面仍有局限。

关键观点5: 未来工作重点。

DeepSeek计划扩大预训练算力规模来弥补知识差距，并聚焦于提升模型推理链的智能密度以改善效率。