电脑知识网9月29日消息，今日，DeepSeek宣布正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型。
该模型为实验性（Experimental）版本，是迈向新一代架构的中间步骤。
V3.2-Exp在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。
目前，官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp，同时API大幅度降价，新价格即刻生效。
DeepSeek-V3.2-Exp API
输入缓存命中0.2元；
输入未缓存命中2元；
输出3元。
DeepSeek表示，在新的价格政策下，开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。
据介绍，DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。
为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响，DeepSeek特意DeepSeek-V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行严格对齐。
在各领域的公开评测集上，DeepSeek-V3.2-Exp的表现与V3.1-Terminus基本持平。
DeepSeek-V3.2-Exp模型现已在Huggingface与魔搭开源：
HuggingFace：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
ModelScope：
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
