DeepSeek-V3.2 与其同类模型的基准测试结果。 开源模型的三大痛点 要理解DeepSeek-V3.2的突破性，首先需要正视当前开源模型普遍面临的三大核心困境。 从 架构层面 看，传统开源模型大多依赖 标准注意力机制（vanilla attention） ，这种机制在处理长序列文本时，计算复杂度会随序列长度的平方增长 （O(L²)），不仅导致推理速度缓慢，更限制了模型在长上下文场景中的部署与后续训练优化。 点击下方 卡片 ，关注" 大模型之心Tech "公众号 戳我-> 领取大模型巨卷干货 在 大语言模型 （LLM）的发展赛道上，闭源与开源阵营的实力差距曾一度呈现扩大态势。随着OpenAI等巨头持续加码算力与数据投入，其闭源模型在 复杂推 理、工具使用 等核心能力上不断突破；而开源社区虽不乏创新尝试，但受限于架构效率、训练资源等多重因素，在高端任务场景中始终难以望其项背。这种不 平衡的发展格局，让业界对开源模型的上限充满疑虑——开源LLM是否注定只能成为闭源模型的"简化版替代品"？ 面对这一趋势，DeepSeek团队并未止步，而是通过系统性技术创新，推出了 DeepSeek-V3.2 。这款兼顾计算效 ...