deepseek-v3.2-exp是deepseek ai于2025年9月29日發(fā)布的實(shí)驗(yàn)性大語(yǔ)言模型，標(biāo)志著該公司在ai架構(gòu)創(chuàng)新方面的重要里程碑。作為v3.1-terminus的升級(jí)版本，v3.2-exp的核心創(chuàng)新在于引入了deepseek稀疏注意力（dsa）機(jī)制。

核心技術(shù)特性

• 基礎(chǔ)架構(gòu)：基于V3.1-Terminus構(gòu)建，保持671B參數(shù)規(guī)模
• 創(chuàng)新機(jī)制：首次實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度稀疏注意力，突破傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)限制
• 效率提升：在長(zhǎng)文本處理場(chǎng)景中顯著降低計(jì)算成本和內(nèi)存使用
• 質(zhì)量保證：輸出質(zhì)量與V3.1-Terminus幾乎完全一致

稀疏注意力技術(shù)深度解析

DeepSeek稀疏注意力（DSA）工作原理

傳統(tǒng)注意力機(jī)制需要計(jì)算序列中每個(gè)token與所有其他token的關(guān)系，計(jì)算復(fù)雜度為O(n2)。DSA通過(guò)以下方式進(jìn)行優(yōu)化：

效率提升數(shù)據(jù)

根據(jù)官方性能數(shù)據(jù)：

性能基準(zhǔn)對(duì)比

推理模式性能（無(wú)工具使用）

Agent工具使用性能

V3.2-Exp在保持整體性能水平的同時(shí)，在特定任務(wù)（如數(shù)學(xué)推理、編程競(jìng)賽、瀏覽器操作）上表現(xiàn)出提升，表明稀疏注意力機(jī)制不僅提高了效率，還可能在某些場(chǎng)景下增強(qiáng)了模型能力。

API定價(jià)與成本分析

最新定價(jià)結(jié)構(gòu)

DeepSeek-V3.2-Exp API采用基于緩存的差異化定價(jià)策略：

DeepSeek App

DeepSeek官方推出的AI對(duì)話助手App

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查看詳情

部署方案與技術(shù)實(shí)現(xiàn)

本地部署選項(xiàng)

1. HuggingFace原生部署

# 模型權(quán)重轉(zhuǎn)換cd inferenceexport EXPERTS=256
python convert.py --hf-ckpt-path ${HF_CKPT_PATH} \
                  --save-path ${SAVE_PATH} \
                  --n-experts ${EXPERTS} \
                  --model-parallel ${MP}# 啟動(dòng)交互式界面export CONFIG=config_671B_v3.2.json
torchrun --nproc-per-node ${MP} generate.py \
         --ckpt-path ${SAVE_PATH} \
         --config ${CONFIG} \
         --interactive

2. SGLang高性能部署

啟動(dòng)命令：

python -m sglang.launch_server \
       --model deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp \
       --tp 8 --dp 8 --page-size 64

3. vLLM集成

vLLM提供day-0支持，詳細(xì)配置可參考官方recipes。

硬件需求建議