DeepSeek-V3.2-Exp實驗性模型近日正式上線，該版本聚焦長文本場景下的訓(xùn)練與推理效率優(yōu)化，通過引入新型注意力機制實現(xiàn)性能與成本的雙重突破。核心創(chuàng)新在于采用稀疏注意力架構(gòu)，在保持模型準(zhǔn)確率的前提下，將計算效率提升至傳統(tǒng)架構(gòu)的2-3倍，內(nèi)存占用減少30%-40%。

上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院趙沛霖教授指出，這項技術(shù)雖非DeepSeek原創(chuàng)，但首次在6710億參數(shù)量級的超大規(guī)模模型中實現(xiàn)有效落地。傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)自2017年提出以來，其自注意力機制因需要計算每個詞與全序列的相關(guān)性，導(dǎo)致計算復(fù)雜度呈平方級增長。谷歌原始論文雖已提出稀疏化改進方向，但始終未能在超大規(guī)模模型中驗證可行性。

稀疏注意力機制的創(chuàng)新性在于突破"全量計算"模式，通過智能篩選關(guān)鍵信息節(jié)點，將計算范圍從全局壓縮至局部重點區(qū)域。這種"精準(zhǔn)打擊"式處理方式，使模型在保持90%以上原性能的同時，計算量驟減75%。趙沛霖教授以電力預(yù)測研究為例，說明該技術(shù)早在2020年就已展現(xiàn)應(yīng)用潛力，但此前受限于模型規(guī)模難以發(fā)揮優(yōu)勢。

技術(shù)團隊同步披露的定價策略引發(fā)行業(yè)震動。新版本API輸出價格降至每百萬tokens僅3元，相當(dāng)于國際主流模型的1/30至1/20，開發(fā)者調(diào)用成本直降50%以上。這種"普惠式"定價模式，使得中小企業(yè)和個人開發(fā)者首次獲得與頭部機構(gòu)同等的算力使用權(quán)。

性能測試數(shù)據(jù)顯示，新模型在長文本推理場景中展現(xiàn)顯著優(yōu)勢。以金融報告分析為例，處理10萬字文檔的速度較前代提升120%，內(nèi)存占用從48GB降至32GB。這種效率躍升不僅源于稀疏注意力機制，還得益于團隊正在探索的線性注意力補充方案——通過低成本算法彌補稀疏化可能遺漏的關(guān)聯(lián)信息。

產(chǎn)業(yè)影響層面，該技術(shù)突破具有雙重價值。其一，通過降低75%的算力需求，有效緩解國內(nèi)GPU芯片供應(yīng)壓力，為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供新的優(yōu)化路徑。其二，成本門檻的大幅下降，使得醫(yī)療診斷、法律文書分析等原本依賴中小模型的高精度場景，開始具備直接調(diào)用大模型的技術(shù)經(jīng)濟可行性。

技術(shù)專家特別強調(diào)，這種效率革命并非單純追求計算速度。在保持模型核心性能的同時，通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)資源最優(yōu)配置，標(biāo)志著人工智能發(fā)展從"算力堆砌"向"智能優(yōu)化"的重要轉(zhuǎn)型。隨著新版本在金融、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域的逐步滲透，其引發(fā)的產(chǎn)業(yè)連鎖反應(yīng)正在持續(xù)顯現(xiàn)。