DeepSeek-V3.2-Exp 发布，训练推理提效，API 同步降价
DeepSeek 正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制，针对长文本训练和推理效率进行优化，公开评测集上表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
为什么值得看
官方说明稀疏注意力机制在长文本训练推理上的提效路径，以及 API 降价带来的成本变化。
推理能力
全部主题模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
最新精选
第 21–22 条 · 共 22 条DeepSeek精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V3-0324 发布：推理能力提升，改用 MIT 许可开源
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324，在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink，API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源，采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
为什么值得看
官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化，并说明 API 不变、改用 MIT 许可，读者可据此判断接入成本。