DeepSeek-V3.2-Exp震撼发布：全新DSA机制与半价API

DeepSeek最新模型V3.2-Exp震撼发布，引入革命性DeepSeek Sparse Attention(DSA)机制，实现训练推理效率飞跃，同时API价格下调50%以上！

最新发布的DeepSeek-V3.2-Exp模型，被DeepSeek誉为最新的实验性力作！

V3.2版本在DeepSeek-V3.1-Terminus的基础上，创新性地引入「DeepSeek稀疏注意力」（DeepSeek Sparse Attention，DSA），针对长文本实现高效训练与推理。

值得一提的是，这是首个以「DeepSeek」命名的关键技术（注意力机制）！

DSA源于与北大合作、梁文锋署名的ACL 2025最佳论文中的原生稀疏注意力（Native Sparse Attention，NSA）的改进。

技术报告揭示，全新注意力机制「DeepSeek稀疏注意力」通过细粒度稀疏机制，在几乎不影响模型效果的前提下，大幅提升长文本训练与推理效率。

论文地址：https://github.com/deepseek-ai...

DSA通过引入「闪电索引器」（lightning indexer），实现精准选择最重要的Token进行精细计算，将核心注意力的计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)，极大提升效率。

此外，通过「密集预热」和「稀疏训练」阶段，以及与前代模型相同的后训练流程，确保性能不降反升。

评估结果显示，无论是在短文本还是长文本任务上，DeepSeek-V3.2-Exp的性能均优于其前身V3.1-Terminus。

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