AI导读：

9月29日DeepSeek发布V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制优化长文本处理。寒武纪、华为昇腾迅速适配，开源相关代码，实现高效推理部署。DeepSeek持续迭代，提升模型性能和用户体验。

　　9月29日，Deepseek发布DeepSeek-V3.2-Exp模型版本，这是一个实验性（Experimental）版本，在V3.1-Terminus基础上引入DeepSeek Sparse Attention（稀疏注意力机制），针对长文本训练和推理效率进行探索性优化和验证。目前，DeepSeek的App、网页端、小程序均已同步更新，且API价格因服务成本降低而大幅下调，开发者调用成本将降低50%以上，这一科技进展为AI开发带来新机遇。

　　记者注意到，9月29日晚，寒武纪在“寒武纪开发者”公众号发文称，已同步实现对DeepSeek-V3.2-Exp的适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。开发者可在寒武纪软硬件平台上第一时间体验该模型亮点。寒武纪一直高度重视大模型软件生态建设，支持主流开源大模型，此次通过快速适配和优化，再次展现了其在AI领域的技术实力。

　　寒武纪表示，借助于长期活跃的生态建设和技术积累，得以快速实现对DeepSeek-V3.2-Exp这一全新实验性模型架构的day 0适配和优化。此前，公司对DeepSeek系列模型进行深入的软硬件协同性能优化，达成了业界领先的算力利用率水平。针对新模型架构，寒武纪通过Triton算子开发实现快速适配，并利用BangC融合算子开发实现极致性能优化，为AI模型的高效运行提供了有力保障。

　　“华为计算”公众号也发文称，昇腾已快速基于vLLM/SGLang等推理框架完成DeepSeek-V3.2-Exp的适配部署，实现0day支持，并开源所有推理代码和算子实现。华为昇腾在模型发布开源后即实现BF16模型部署，并在CANN平台上完成优化适配，整体部署策略沿用DeepSeek的大EP并行方案，针对稀疏DSA结构实现长序列亲和的CP并行策略，确保高效推理生成，这一系列举措进一步推动了AI技术的发展和应用。

　　近日，DeepSeek持续推进模型迭代。8月21日发布DeepSeek-V3.1，一个月后的9月22日更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本，针对用户反馈改进，包括缓解中英文混杂等情况，不断提升模型性能和用户体验。

（文章来源：中国证券报）