還是熟悉的節奏！

在假期前一天，DeepSeek 果然搞事了。

剛剛，DeepSeek-V3.2-Exp 開源了！

該模型參數量為 685B，HuggingFace 鏈接：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

此外，此次發布竟然也同步公開了論文，公開了 DeepSeek 新的稀疏注意力機制，為我們提供了更多結束細節：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力機制

在官方介紹中，DeepSeek 表示 DeepSeek-V3.2-Exp 是實驗版本。作為邁向下一代架構的過渡，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基礎上引入了 DeepSeek 稀疏注意力機制（DeepSeek Sparse Attention，DSA）—— 一種旨在探索和驗證在長上下文場景下訓練和推理效率優化的稀疏注意力機制。

DSA 也是 3.2 版本的唯一架構改進。

DeepSeek-V3.2-Exp 的架構，其中 DSA 在 MLA 下實例化。

重點要說的是，DeepSeek 稱該實驗版本代表了他們對更高效的 Transformer 架構的持續研究，特別注重提高處理擴展文本序列時的計算效率。

在 v3.2 版本中，DeepSeek 稀疏注意力 (DSA) 首次實現了細粒度稀疏注意力，在保持幾乎相同的模型輸出質量的同時，顯著提高了長上下文訓練和推理效率。

為了嚴格評估引入稀疏注意力機制的影響，DeepSeek 特意將 DeepSeek-V3.2-Exp 的訓練配置與 9 月 22 日剛剛推出的 V3.1-Terminus 進行了對比。在各個領域的公開基準測試中，DeepSeek-V3.2-Exp 的表現與 V3.1-Terminus 相當。

更多信息，讀者們可以查閱 DeepSeek-V3.2-Exp 的 huggingface 介紹。

值得一提的是，智譜的 GLM-4.6 也即將發布，在 Z.ai 官網可以看到，GLM-4.5 標識為上一代旗艦模型。

最后，有一波小節奏。在模型發布前，已經有網友在 Community 里發帖稱：國慶是休息日，請給我們關注的同學一點休息時間。

對此，你怎么看？