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　　其中，DeepSeek-V3.2 以“平衡推理能力与输出长度”为核心目标，适配日常问答、通用智能体等主流应用场景。该模型并非全新研发，而是9月底发布的实验版V3.2-Exp的正式迭代版本。在公开推理基准测试中，其性能已达到GPT-5水平，仅略逊于谷歌旗舰模型Gemini3 Pro，展现出强劲的通用推理实力。

　　此次发布的重头戏当属DeepSeek-V3.2-Speciale，其核心使命是“将开源模型的推理能力推向极致，探索技术边界”。作为 V3.2 的长思考增强版本，该模型融合了DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力，在指令跟随、数学严谨推导及逻辑验证方面表现突出。数据显示，Speciale 在多项权威测试中实现对 Gemini3 Pro 的超越：不仅在美国数学邀请赛、哈佛 MIT 数学竞赛、国际奥林匹克数学竞赛（IMO）等赛事级测试中夺冠，更斩获ICPC世界总决赛（国际大学生程序设计竞赛）、IOI（国际信息学奥林匹克）金牌，其中ICPC成绩达到人类选手第二名水平，IOI位列第十名。不过在编程任务与理工科博士生水平测试中，该模型仍略低于谷歌Gemini3 Pro。

　　尽管成绩亮眼，DeepSeek 在技术报告中也坦诚了模型的局限性：其一，V3.2 系列的世界知识覆盖广度仍落后于顶尖闭源专有模型；其二，令牌（Token）效率不足，需消耗更多令牌才能达到 Gemini3 Pro 同等输出质量；其三，复杂任务处理能力与前沿模型存在差距。针对这些问题，DeepSeek 团队明确了未来优化方向：通过增加预训练计算量填补知识空白，聚焦推理链智能密度优化以提升效率，同时持续改进基础模型架构与训练后优化方案。

　　值得关注的是，此次发布还折射出开源与闭源大模型领域的发展分化。DeepSeek 在技术报告中指出，自推理模型成为行业发展关键转折点后，大模型整体性能飞速提升，但近几个月来闭源与开源模型的差距正持续拉大，谷歌、OpenAI、Anthropic 等企业的闭源模型性能增长速度显著快于开源阵营，在复杂任务中优势愈发明显。DeepSeek 分析认为，这一差距源于三大核心瓶颈：架构上过度依赖标准注意力机制，制约长序列处理效率；资源分配上开源模型后训练阶段计算投入不足；AI 智能体领域的泛化能力与指令遵循能力不及专业模型，影响实际部署效果。

　　为突破这些限制，DeepSeek在9月底的V3.2-Exp 实验版中首次引入稀疏注意力机制（DSA），旨在降低计算复杂度。经过两个月的验证，该机制被证实可在不牺牲长上下文性能的前提下，解决核心计算效率问题。此次发布的两款模型均搭载了这一关键技术，不仅让 V3.2 在推理基准测试中性能大幅提升，更使其在智能体场景中成为高性价比替代方案，既缩小了与前沿闭源模型的性能差距，又显著降低了使用成本。

　　目前，DeepSeek 的官方网页端、App及API已完成DeepSeek-V3.2 正式版的全面更新；而性能更强的 Speciale版本暂以临时API服务形式开放，仅供社区进行评测与学术研究使用。

　　在业内看来，DeepSeek 此次双模型发布，堪称开源阵营向谷歌、OpenAI 等海外巨头闭源模型发起的强势冲锋。凭借稀疏注意力机制的技术突破与精准的场景定位，用实打实的成绩打破了海外前沿模型的性能垄断。在中美AI模型差距持续缩小、开源与闭源差距收窄的行业背景下，DeepSeek 没有畏惧闭源模型的资源优势，反而以工程创新突破架构与成本瓶颈，既为开源生态树立了“不依赖参数规模也能硬刚顶尖模型” 的标杆，更彰显了中国AI企业在全球大模型竞争中敢打敢拼、突围破局的硬核实力。