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刚刚，DeepSeek正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp。DeepSeek称其为“迈向新一代架构的中间步骤”。

据介绍，该模型在V3.1-Terminus的基础上首次引入 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），探索长文本场景下训练与推理效率的优化。

官方表示，V3.2-Exp在公开评测集上的表现与V3.1-Terminus基本持平，但在成本和效率上实现突破。

受益于新机制，DeepSeek将API调用价格下调50%以上，新价格已即时生效。

V3.2-Exp已同步更新至DeepSeek官方App、网页端与小程序，并在HuggingFace和魔搭平台开源，相关论文也已公开。与此同时，DeepSeek开放了包括 TileLang与CUDA版本的GPU算子，以支持社区研究和快速迭代。

作为实验性版本，DeepSeek仍邀请用户在实际场景中进行更大规模的测试。为便于对比，公司临时保留了V3.1-Terminus的API接口，该通道将开放至2025年10月15日。（袁宁）

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