DeepSeek‑V3.2 正式发布概览
DeepSeek 于 2025‑12‑01 正式推出 V3.2 版本，定位为在 推理效率、成本与智能能力 三者之间实现平衡的下一代大语言模型。相较于前代 V3.1‑Terminus，V3.2 的唯一结构性突破是 DeepSeek Sparse Attention（DSA） 稀疏注意力机制，使模型在处理超长上下文（最高 128K）时计算量大幅下降，同时保持或略微提升原有的语言理解与生成性能。
1. 架构核心：DeepSeek Sparse Attention（DSA）
| 组成部分 | 作用 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| Lightning Indexer（闪电索引器） | 为每个查询 token 计算与前置 token 的 索引得分 ，决定哪些 token 被保留 | 采用多头（）结构，使用 ReLU 激活，支持 FP8 精度，计算复杂度极低 |
| Fine‑grained Token Selection（细粒度标记选择） | 根据索引得分取前 k 大的键值对，形成稀疏注意力集合 | 只对 Top‑k 进行标准注意力计算，整体复杂度从 降至 ，其中 |
| MLA / MQA 兼容实现 | 将 DSA 融入 DeepSeek 采用的 Multi‑Query Attention（MQA） 框架，保证键值在多个查询头之间共享，提高硬件利用率 | 基于 MLA（Multi‑Query Layer Attention） 的实现，键值共享机制在 FPGA/ASIC 上可高效并行 |
计算优势：在 128K 长文本上，DSA 推理速度提升约 2‑3 倍，显存占用下降 30%‑40%，并且在公开基准（如 MMLU、GSM‑8K）上几乎不出现性能回退。
2. 训练与模型规模
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 基准模型 | 以 DeepSeek‑V3.1‑Terminus（上下文 128K）为检查点进行 持续预训练 与 后训练 |
| 预训练阶段 | 两阶段训练，数据分布与 V3.1‑Terminus 的 128K 长上下文扩展数据保持一致，确保稀疏注意力在真实长文本上得到充分学习 |
| 参数规模 | 与 V3.1‑Terminus 基本持平（约 70B 参数），但因稀疏注意力的计算削减，实际训练算力需求下降约 20%‑30% |
| 精度支持 | 支持 FP8 与 FP16 双精度模式，兼容主流国产算力（寒武纪、昇腾）以及 GPU/TPU 平台 |
3. 性能与成本表现
| 评测 | 结果 |
|---|---|
| 语言基准（MMLU、GSM‑8K、HumanEval） | 与 V3.1‑Terminus 基本持平，Speciale 版在数学/编程任务上略有提升，接近 Gemini‑3.0 Pro 与 GPT‑5 High |
| 推理速度 | 长文本（>64K）下 2‑3× 加速，显存占用下降 30%‑40% |
| API 费用 | 由于算力成本下降，官方 API 价格整体 降超 50%（如 1M tokens 输入从 0.5 元降至 0.2 元） |
| 硬件适配 | 已在 寒武纪、昇腾、TPU 上实现专用算子（TileLang + CUDA / Triton），实现业界领先的推理效率 |
4. 新增功能与生态影响
- 工具调用（Tool‑Calling）：V3.2 正式版加入原生工具调用能力，支持代码执行、网络检索、数据库查询等多模态任务。
- Agent 能力：通过 虚拟演练场（Virtual Playground）进行大规模 Agent 任务合成训练，提升多轮对话与任务规划的鲁棒性。
- 开源生态：模型、DSA 实现代码、算子库均已在 HuggingFace、ModelScope 开源，便于社区二次开发与国产算力适配。
- 产业闭环：DSA 的算力节省直接推动国产 AI 硬件（如 MLU、昇腾）与软件栈的协同升级，加速国产 AI 软硬件生态闭环。
5. 结论
DeepSeek‑V3.2 通过 DSA 稀疏注意力 实现了 长文本高效处理、算力成本大幅下降 与 功能增强（工具调用、Agent 能力） 的三位一体。它不仅在学术层面提供了细粒度稀疏注意力的实现范例，也在产业层面推动了国产算力平台的快速适配，为大模型的可持续发展提供了新的技术路径。
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