deepseek-v3.2-exp是deepseek ai于2025年9月29日发布的实验性大语言模型，标志着该公司在ai架构创新方面的重要里程碑。作为v3.1-terminus的升级版本，v3.2-exp的核心创新在于引入了deepseek稀疏注意力（dsa）机制。
核心技术特性
- 基础架构：基于V3.1-Terminus构建，保持671B参数规模
- 创新机制：首次实现细粒度稀疏注意力，突破传统Transformer架构限制
- 效率提升：在长文本处理场景中显著降低计算成本和内存使用
- 质量保证：输出质量与V3.1-Terminus几乎完全一致
稀疏注意力技术深度解析
DeepSeek稀疏注意力（DSA）工作原理
传统注意力机制需要计算序列中每个token与所有其他token的关系，计算复杂度为O(n²)。DSA通过以下方式进行优化：
效率提升数据
根据官方性能数据：
| 指标 | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp | 改进幅度 |
|---|---|---|---|
| 长文本推理速度 | 基准 | 显著提升 | ~2-3倍 |
| 内存使用量 | 基准 | 降低 | ~30-40% |
| 训练效率 | 基准 | 提升 | ~50% |
| API成本 | 基准 | 降低 | 50%+ |
性能基准对比
推理模式性能（无工具使用）
| 基准测试 | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp | 变化 |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 85.0 | 85.0 | 持平 |
| GPQA-Diamond | 80.7 | 79.9 | -0.8 |
| Humanity's Last Exam | 21.7 | 19.8 | -1.9 |
| LiveCodeBench | 74.9 | 74.1 | -0.8 |
| AIME 2025 | 88.4 | 89.3 | +0.9 |
| HMMT 2025 | 86.1 | 83.6 | -2.5 |
| Codeforces | 2046 | 2121 | +75 |
| Aider-Polyglot | 76.1 | 74.5 | -1.6 |
Agent工具使用性能
| 基准测试 | DeepSeek-V3.1-Terminus | DeepSeek-V3.2-Exp | 变化 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 38.5 | 40.1 | +1.6 |
| BrowseComp-zh | 45.0 | 47.9 | +2.9 |
| SimpleQA | 96.8 | 97.1 | +0.3 |
| SWE Verified | 68.4 | 67.8 | -0.6 |
| SWE-bench Multilingual | 57.8 | 57.9 | +0.1 |
| Terminal-bench | 36.7 | 37.7 | +1.0 |
V3.2-Exp在保持整体性能水平的同时，在特定任务（如数学推理、编程竞赛、浏览器操作）上表现出提升，表明稀疏注意力机制不仅提高了效率，还可能在某些场景下增强了模型能力。
API定价与成本分析
最新定价结构
DeepSeek-V3.2-Exp API采用基于缓存的差异化定价策略：
| 服务类型 | 缓存命中 | 缓存未命中 |
|---|---|---|
| 输入成本 | $0.07/百万token | $0.56/百万token |
| 输出成本 | $0.16/百万token | $0.42/百万token |
部署方案与技术实现
本地部署选项
1. HuggingFace原生部署
# 模型权重转换cd inferenceexport EXPERTS=256
python convert.py --hf-ckpt-path ${HF_CKPT_PATH} \
--save-path ${SAVE_PATH} \
--n-experts ${EXPERTS} \
--model-parallel ${MP}# 启动交互式界面export CONFIG=config_671B_v3.2.json
torchrun --nproc-per-node ${MP} generate.py \
--ckpt-path ${SAVE_PATH} \
--config ${CONFIG} \
--interactive2. SGLang高性能部署
| 硬件平台 | Docker镜像 | 特性 |
|---|---|---|
| H200 | lmsysorg/sglang:dsv32 | 最佳性能 |
| MI350 | lmsysorg/sglang:dsv32-rocm | AMD GPU支持 |
| NPU A2/A3 | lmsysorg/sglang:dsv32-a2/a3 | 国产芯片适配 |
启动命令：
python -m sglang.launch_server \
--model deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp \
--tp 8 --dp 8 --page-size 643. vLLM集成
vLLM提供day-0支持，详细配置可参考官方recipes。
硬件需求建议
| 部署规模 | GPU配置 | 内存需求 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 小规模测试 | 1x H100 | 80GB | 研发测试 |
| 中等规模 | 4x H100 | 320GB | 企业应用 |
| 大规模生产 | 8x H100 | 640GB+ | 商业服务 |
