又在节前，DeepSeek发布下一代架构过渡模型V3.2-Exp，API调用成本将降低50%以上

DeepSeek介绍，本次DSA首次实现了细粒度稀疏注意力机制（fine-grained sparse attention），在保持几乎相同的模型输出质量的同时，显著提高了长上下文训练和推理效率。

为了严格评估引入稀疏注意力机制的影响，DeepSeek特意将V3.2-Exp 的训练配置与 V3.1-Terminus 进行了对齐。从测试结果来看，DeepSeek-V3.2-Exp 的表现与 V3.1-Terminus 相当。

得益于新模型服务成本的大幅降低，官方 API 价格也相应下调，新价格即刻生效。

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。”

DeepSeek自2023年成立起，就将自己定位为通用人工智能（AGI）和大模型研发的“技术引擎”。

对于DeepSeek-V3.2的发布，有开发者表示“DeepSeek终于加快了节奏，这是要走阿里Qwen的路线？”但也有部分开发者失望提到，“等了半天还是V3系列模型，DeepSeek-V4/R2到底何时现身？”

关于DeepSeek-V4，在X平台有一则爆料信息。网传，V4将在十月发布，并具备极强性能。

该信息提到，DeepSeek-V4将拥有1M Tokens的上下文窗口，可以一次性处理整个代码库或小说。GRPO算法将进一步提升，模型数学及编码等能力增强，支持无缝切换多步思考模式。同时，新架构有望实现更快且更便宜的推理效率。

至于消息的真实性，只能说先狠狠期待一波了。