🎯 情报来源：AI | VentureBeat
DeepSeek近期发布实验性大语言模型DeepSeek-V3.2-Exp，在保持与前代V3.1-Terminus相当性能基准（MMLU-Pro 85.0，AIME 2025达89.3）的同时，通过API实现成本大幅降低。输入token价格降至每百万0.028美元（缓存命中），降幅达50%，128K长上下文处理成本控制显著优于行业水平。
该模型采用突破性DeepSeek稀疏注意力（DSA）技术，通过”闪电索引器”动态选择关键token，使计算负载与序列长度呈亚线性增长。开源版本以MIT许可证发布，配套TileLang研究框架及针对NVIDIA H200的优化内核，支持企业级部署。
💡 核心要点
- 成本突破：API输入价格降至$0.028/百万token（缓存命中），长上下文成本曲线显著平缓化
- 技术革新：稀疏注意力机制降低60%长序列计算负载，128K上下文内存占用减少45%
- 性能保持：基准测试中MMLU-Pro维持85.0，Codeforces评分提升至2121（前代2046）
- 开源策略：685亿参数模型全权重MIT许可开放，配套SGLang/vLLM生态系统支持
- 训练优化：GRPO强化学习统一框架解决多阶段训练”灾难性遗忘”问题
📌 情报分析
技术价值：极高
DSA架构实现注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)，论文显示128K上下文显存需求减少3.2倍。联合蒸馏与GRPO训练框架属行业首创。
商业价值：高
API价格仅为Claude Haiku的3.5%，但需注意缓存未命中时成本跳升至$0.28。开源策略可能加速中国以外市场渗透率，但地缘因素带来部署复杂度。
趋势预测：高
稀疏注意力技术路线或引发行业跟进，LMSYS数据表明该架构在200K+超长上下文场景有显著成本优势。企业自建模型成本预计可再降30-40%。