DeepSeek新模型上線！引入DSA新稀疏注意力，還又狙了CUDA一槍
剛發V3.1“最終版”，DeepSeek最新模型又來了！
DeepSeek-V3.2-Exp剛剛官宣上線，不僅引入了新的注意力機制——DeepSeek Sparse Attention。
還開源了更高效的TileLang版本GPU算子！
目前，官方App、網頁端、小程序均已同步更新，同時還有API大減價：5折起。
這波DeepSeek國慶大禮包，屬實有點驚喜了。
新注意力機制
DeepSeek-V3.2-Exp基于上周剛更新的DeepSeek-V3.1-Terminus打造，核心創新是引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力機制。
DSA首次實現了細粒度注意力機制，能在幾乎不影響模型輸出效果的前提下，實現長文本和推理效率大幅提升。
與前不久更新的DeepSeek-V3.1-Terminus對比，在各領域公開測評集上，DeepSeek-V3.2-Exp和V3.1-Terminus基本持平。
V3.1-Terminus是在 DeepSeek-V3.1基礎上的一個強化版本，在穩定性、工具調用能力、語言一致性、錯誤修正等方面進行迭代改進。
另外，論文提到，使用DSA的模型在處理128K長上下文時，推理成本顯著低于DeepSeek-V3.1-Terminus，尤其在解碼階段。
TileLang & CUDA雙版本算子開源
DeepSeek還表示，在新模型研發過程中，需要設計和實現很多新的GPU算子。
他們使用高級語言TileLang進行快速原型開發，并在最后階段，以TileLang作為精度基線，逐步使用底層語言實現更高效的版本。
因此，V3.2開源的主要算子包括TileLang和CUDA兩種版本。
官方還附上一句：
我們建議社區在進行研究性實驗時，使用基于TileLang的版本以方便調試和快速迭代。
官方API的價格也順勢來了個5折起，新價格即刻生效。
這還等什么…朋友們國慶整起來吧。
指路↓
HuggingFace：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
ModelScope：
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
論文：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
One More Thing
除了DeepSeek-V3.2之外，據說智譜的GLM-4.6也在路上了。
從下拉菜單可以看到，他們已經把GLM-4.5標成了“上一代旗艦模型”。
下午還剛在GitHub上刷到這張“國慶是休息日，請給我們關注的同學一點時間”的圖：
好好好，為了放假，都打算在節前卷了是吧（手動狗頭）。
