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DeepSeek-V3.2-Exp模型开源发布,API价格显著下调

toodd1周前 (09-30)我爱学习47

9月29日,DeepSeek-V3.2-Exp模型正式发布,并已在Huggingface与魔搭开源。目前,官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp,同时API大幅度降价。

据官方介绍,DeepSeek-V3.2-Exp 模型是一个实验性(Experimental)的版本。作为迈向新一代架构的中间步骤,V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制),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。

具体来说,DeepSeek Sparse Attention(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。

据“华为计算”微信公众号消息,9月29日,DeepSeek-V3.2-Exp发布并开源,引入稀疏Attention架构。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。

DeepSeek还表示,在新模型的研究过程中,需要设计和实现很多新的GPU算子。官方使用高级语言TileLang进行快速原型开发,以支持更深入的探索。在最后阶段,以TileLang作为精度基线,逐步使用底层语言实现更高效的版本。因此,本次开源的主要算子包含TileLang与CUDA两种版本。官方建议社区在进行研究性实验时,使用基于TileLang的版本以方便调试和快速迭代。

得益于新模型服务成本的大幅降低,官方API价格也相应下调。在新的价格政策下,开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。

DeepSeek于8月21日正式发布 DeepSeek-V3.1,本次升级包含以下主要变化:首先是混合推理架构,一个模型同时支持思考模式与非思考模式;其次是更高的思考效率,相比 DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案;最后是更强的Agent能力,通过Post-Training优化,新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。

9月22日,DeepSeek-V3.1更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本,此次更新在保持模型原有能力的基础上,针对用户反馈的问题进行了改进,包括:语言一致性,缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况;Agent 能力,进一步优化Code Agent与Search Agent的表现。官方表示,DeepSeek-V3.1-Terminus的输出效果相比前一版本更加稳定

为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响,官方特意把DeepSeek-V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行了严格的对齐。在各领域的公开评测集上,DeepSeek-V3.2-Exp的表现与V3.1-Terminus基本持平。

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