新模型发布与技术升级 - DeepSeek正式发布实验性版本DeepSeek-V3.2-Exp模型 [3] - 新模型在V3.1-Terminus基础上引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制 [3] - 新模型针对长文本训练和推理效率进行探索性优化和验证 [3] - DeepSeek Sparse Attention首次实现细粒度稀疏注意力机制 [4] - 新机制在几乎不影响模型输出效果前提下实现长文本训练和推理效率大幅提升 [4] - 新模型研究过程中使用高级语言TileLang进行快速原型开发 [4] - 开源算子包含TileLang与CUDA两种版本 [4] API价格调整与成本优化 - DeepSeek API价格降低50%以上 [2][4] - 输入缓存命中价格从0.5元降至0.2元/百万tokens [4] - 输入缓存未命中价格从4元降至2元/百万tokens [4] - 输出价格由12元降至3元/百万tokens [4] - 价格下调得益于新模型服务成本大幅降低 [4] - 官方App、网页端、小程序均已同步更新为新模型 [3] 模型性能与评估 - DeepSeek-V3.2-Exp训练设置与V3.1-Terminus严格对齐 [4] - 在各领域公开评测集上新模型表现与V3.1-Terminus基本持平 [4] - 新模型作为迈向新一代架构的中间步骤 [3] 行业竞争动态 - 国内大模型厂商智谱新一代旗舰模型GLM-4.6即将发布 [6] - 智谱Z.ai官网显示GLM-4.5标识为上一代旗舰模型 [6] 学术研究突破 - DeepSeek-R1研究成果登上《自然》期刊封面 [7] - 研究揭示如何在极少人工输入下训练模型进行推理 [7] - DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练 [7] - 模型正确解答数学问题获高分奖励答错受惩罚 [7] - 训练出能够规划解决问题步骤的大模型能更好解决问题 [7]