DeepSeek-V3.2双模型发布：线性处理长文本，无损深度思考助力开源突围

DeepSeek发布了V3.2的标准版与V3.2-Speciale深度学习版本，最新评测结果显示：

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V3.2在128k上下文场景下的表现与GPT-5不相上下

V3.2-Speciale在MMLU、HumanEval等基准测试中与Gemini 3 Pro持平，并在IMO2025盲测中获得83.3%的金牌分数线

转正稀疏注意力机制成为核心升级亮点：通过目录式路由token，将长文本计算复杂度从O(n²)降至O(n)，显存占用降低40%，推理速度提升2.2倍，首次在开源模型中实现百万token的单卡推理能力

在后训练环节中，研发团队将超过10%的集群算力投入强化学习，采用组对强化学习与多数投票机制，使模型在代码、数学与工具调用任务上逼近闭源对手。V3.2-Speciale取消了“思考长度惩罚”机制，鼓励更长链式的推理过程，平均输出token较Gemini 3 Pro高出32%，同时准确率提升了4.8个百分点

模型已正式上线GitHub和Hugging Face平台，权重采用Apache 2.0开源协议，支持商业化应用。DeepSeek表示，下一步将开源长文本DSA内核与强化学习训练框架，持续将技术优势转化为社区基础设施。行业评论指出，若后续版本保持迭代节奏，开源阵营有望在2026年前实现“长文本+推理”双轨领先