DeepSeek-V3.2-Exp：稀疏注意力打造长文本效率神器

DeepSeek-V3.2-Exp：稀疏注意力打造长文本效率神器

【免费下载链接】DeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型，基于V3.1-Terminus架构，创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制，在保持模型输出质量的同时，大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当，支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式，开源内核设计便于研究，采用MIT许可证。【此简介由AI生成】项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

导语：DeepSeek推出实验性模型DeepSeek-V3.2-Exp，通过创新的稀疏注意力机制，在保持模型性能的同时显著提升长文本场景下的训练与推理效率，为大语言模型处理超长上下文提供了新思路。

行业现状：长文本处理成大模型效能竞争新焦点

随着大语言模型（LLM）应用场景的不断拓展，长文本处理能力已成为衡量模型实用性的关键指标。无论是法律文档分析、学术论文理解、代码库解析还是多轮对话历史追踪，都对模型的上下文窗口大小和处理效率提出了极高要求。然而，传统密集型注意力机制在面对超长文本时，计算复杂度呈平方级增长，导致训练成本高昂、推理速度缓慢，成为制约大模型落地应用的主要瓶颈之一。

近年来，稀疏注意力（Sparse Attention）技术逐渐成为突破这一限制的重要方向。通过仅关注文本中关键部分而非全部内容，稀疏注意力能够在保持模型性能的同时大幅降低计算资源消耗。此次DeepSeek推出的V3.2-Exp模型，正是在这一技术路线上的重要探索。

模型亮点：稀疏注意力实现效率与质量的平衡

DeepSeek-V3.2-Exp基于其前代产品V3.1-Terminus架构开发，核心创新在于引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制。这一机制通过精细化的稀疏化设计，首次实现了细粒度的稀疏注意力，在长文本场景下带来了显著的效率提升。

1. 性能与效率的双赢

最引人注目的是，该模型在多项权威基准测试中表现出与V3.1-Terminus相当的性能水平。在MMLU-Pro（多任务语言理解）测试中，两者均获得85.0分；GPQA-Diamond（高级问答）测试中，V3.2-Exp得分为79.9，略低于V3.1-Terminus的80.7，但整体保持在同一水平。这表明，DSA机制在提升效率的同时，成功维持了模型的核心能力。

在代码能力评估方面，V3.2-Exp在Codeforces评测中甚至取得了2121分的成绩，超过了V3.1-Terminus的2046分，显示出其在特定专业领域的潜力。工具使用能力上，BrowseComp-zh（中文网页浏览）测试得分从45.0提升至47.9，体现了稀疏注意力在增强模型实用性方面的积极作用。

2. 多框架支持与开源内核设计

为方便开发者使用和研究，DeepSeek-V3.2-Exp提供了对主流运行框架的广泛支持，包括HuggingFace Transformers、SGLang高性能推理框架以及vLLM服务。这种多平台兼容性降低了模型的部署门槛，使其能够快速集成到各类应用系统中。

更值得关注的是，DeepSeek开源了该模型的核心内核设计。TileLang提供了可读性更强、适合研究目的的内核实现，而DeepGEMM和FlashMLA项目则发布了高性能CUDA内核，包括索引器logit内核（含分页版本）和稀疏注意力内核。这种开放态度为学术界和工业界深入研究稀疏注意力机制提供了宝贵的实践基础。

行业影响：推动长文本应用场景落地

DeepSeek-V3.2-Exp的推出，对大语言模型行业发展具有多重意义：

首先，验证了稀疏注意力的实用价值。通过严格对齐V3.1-Terminus的训练配置，V3.2-Exp证明了稀疏注意力在不损失（甚至部分提升）模型性能的前提下，能够有效降低计算成本。这为后续大模型架构优化指明了方向。

其次，降低长文本应用的技术门槛。对于需要处理超长文档的企业和开发者而言，V3.2-Exp提供了一种更经济高效的解决方案。无论是金融分析报告、医疗记录处理还是大型代码库理解，都有望借助该模型实现更高的处理效率和更低的资源消耗。

最后，促进开源社区协作创新。采用MIT许可证开源，意味着研究者可以自由探索和改进DSA机制，进一步推动稀疏注意力技术的发展。这种开放协作模式有助于加速大模型效率优化的整体进程。

结论/前瞻：稀疏化将成大模型效率竞争关键

DeepSeek-V3.2-Exp作为一款实验性模型，不仅展示了稀疏注意力在提升长文本处理效率方面的巨大潜力，也体现了DeepSeek在大模型架构创新上的持续投入。随着模型能力的不断增强和应用场景的持续拓展，如何在性能、效率与成本之间取得平衡，将成为大语言模型技术竞争的核心议题。

未来，我们有理由相信，稀疏注意力等效率优化技术将与模型规模增长、多模态能力提升一同，构成大模型发展的三大支柱。DeepSeek-V3.2-Exp的探索，无疑为这一趋势提供了有力的技术佐证，也为行业带来了更注重实际应用效能的发展思路。对于开发者和企业而言，密切关注这类效率导向的技术创新，将有助于在AI应用落地中获得更大的竞争优势。

【免费下载链接】DeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型，基于V3.1-Terminus架构，创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制，在保持模型输出质量的同时，大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当，支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式，开源内核设计便于研究，采用MIT许可证。【此简介由AI生成】项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp