每經編輯｜黃勝    

9月29日，DeepSeek-V3.2-Exp模型正式在Hugging Face平臺發布并開源。

該版本作為邁向下一代架構的重要中間步驟，在 V3.1-Terminus 的基礎上引入了團隊自研的 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 稀疏注意力機制，旨在對長文本的訓練和推理效率進行探索性優化與驗證。這種架構能夠降低計算資源消耗并提升模型推理效率。

目前，華為云已完成對 DeepSeek-V3.2-Exp模型的適配工作，最大可支持160K長序列上下文長度。

隨著新模型服務成本的顯著降低，DeepSeek 同步采取了重磅舉措：大幅下調官方 API 價格，降價幅度超過 50%，新價格已即刻生效。目前，官方 App、網頁端和小程序均已同步更新至 DeepSeek-V3.2-Exp 版本。

每日經濟新聞綜合公開消息

封面圖片來源：每日經濟新聞