DeepSeek-V3.2：一款DeepSeek开源的AI模型Exp实验性版本（附魔搭社区开源地址）

DeepSeek-V3.2（官方标识为DeepSeek-V3.2-Exp）是DeepSeek于2025年9月29日公开的实验版大语言模型，可视为下一代正式版V4的过渡形态。

DeepSeek-V3.2在V3.1-Terminus相同参数规模（671B）的基础上，首次引入团队自研的DeepSeek Sparse Attention（DSA）细粒度稀疏注意力机制，专门解决长序列场景下计算量暴涨的问题：通过选择性计算关键Token的注意力权重，在几乎不损失输出质量的前提下，把长文本训练与推理成本砍掉一半，官方API价格也同步下调50%以上。

DeepSeek-V3.2项目主要特点：

1、架构创新：DSA稀疏注意力在千亿级模型里实现端到端训练，公开评测中MMLU-Pro、AIME 2025、Codeforces等成绩与稠密版持平或略升，验证“稀疏化”对效果无损。

2、成本骤降：缓存命中时输入价格低至0.07美元/百万token，开发者调用开支直接减半，长文档总结、代码库级问答等场景性价比显著提升。

3、长度友好：最大上下文160K，已在华为云、寒武纪、海光DCU完成Day-0适配，可借助国产算力卡直接部署，无需额外重写CUDA内核。

4、开源彻底：模型权重、推理代码、TileLang算子、技术报告全部上传Hugging Face与魔搭，社区可自由下载、微调或商用（MIT协议）。

5、工具生态：官方同步更新App、网页、小程序接口，并给出SGLang稀疏内核示例，支持一键切换旧版V3.1-Terminus对比测试，降低迁移门槛。

DeepSeek-V3.2项目地址：

1、HuggingFace模型库：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

2、DeepSeek-V3.2魔搭社区：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

3、DeepSeek-V3.2技术论文：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

目前DeepSeek保留V3.1接口至10月15日，方便用户并行验证；V3.2-Exp定位为“实验版”，后续将基于社区反馈迭代出正式V4，持续推动高效稀疏架构落地。

进入DeepSeek-V3.2魔搭社区官网入口