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　　有网友表示，在去圣地亚哥的（疑似赶场NeurIPS 2025）航班上，有30%的乘客都在对着

　　而上周嘲讽DeepSeek “昙花一现”的推特更是在发布的当晚被刷到了500万浏览。

　　除了普通网友，奥特曼也是急急急急：不仅启动红色警报，还临时推迟了在ChatGPT上投放广告的计划。

　　网友直接 “灵魂喊话” 谷歌Gemini团队：别睡了，DeepSeek回来了。

　　总的来说，DeepSeek-V3.2模型在智能体评测中达到了当前开源模型的最高水平，大幅缩小了开源模型与顶尖闭源模型的差距，并宣告了闭源落后开源的结束。

　　此外，V3.2-Special还拿下了IMO、CMO、ICPC及IOI的金牌，并在ICPC和IOI上达到了人类选手第二名与第十名的水平。

　　这不仅击碎了开源模型落后闭源模型半年的质疑，又顺便给硅谷的闭源AI公司好好上了一波压力。

　　对于DeepSeek-V3.2这次的成绩，DeepSeek研究院苟志斌（Zhibin Gou）在推特上给出了相当直觉性的解答：

　　首先，利用DSA稀疏注意力解决了长上下文的效率问题，为后续的长序列强化学习打下了计算基础。

　　接下来，通过引入可扩展的RL，并投入超过预训练成本10%的算力进行后训练，大幅提升模型的通用推理和智能体能力。

　　最后，DeepSeek-V3.2-Speciale版本为了探索推理能力的极限，特意放宽了RL的长度限制，允许模型生成极长的“思维链”，迫使模型通过大量的Token生成来进行深度的自我修正和探索。

　　这也就是说，通过长思维链让模型思考更多，通过自我修正探索让模型思考更久，进而解锁更强的推理能力。

　　由此，模型就能在不增加预训练规模的情况下，通过极长的思考（消耗更多token）过程实现性能的飞跃。

　　而上面的实验结果，恰恰证明了这套“在超长上下文下持续扩展强化学习”路线的正确性。

　　如果说Gemini-3证明了：预训练可以持续扩展，那么DeepSeek-V3.2-Speciale 则证明了：强化学习在长上下文长度下也能持续扩展。

　　后训练阶段的瓶颈，不是等“更好的底座模型”来解决，而是靠方法和数据本身的精炼（refine）来解决。

　　换句话说，如果说Gemini-3 靠“堆知识（预训练）”赢得了上半场，那么DeepSeek-V3.2-Speciale则通过“堆思考（长上下文RL）”赢回了下半场。

　　这表明RL不仅有效，还能通过scaling（更大 batch、更长context、更丰富任务）获得巨额收益。

　　同时，在论文中，也有网友发现了为什么DeepSeek-V3.2在HLE和GPQA 等知识基准测试中表现稍逊：

　　换句话说，DeepSeek与顶尖模型的差距已经不是技术问题，而是经济问题。

　　除了性能上持平顶尖闭源模型外，DeepSeek-V3.2系列这次也着实让大家见识到了“智能便宜到不用计费”。

　　这是什么概念呢？就好比你让大模型一次性“写”出一套《三体》三部曲，用GPT-5你大概需要八百块，Gemini 3 Pro需要一千块。

　　正如一位网友指出的，同样解决一个问题，Gemini只需要2万个token，而Speciale则需要花费7.7万个。

　　除此之外，也许更让硅谷感到头疼的就是DeepSeek-V3.2还可能直接在国产算力（华为、寒武纪）中部署，而这将进一步拉低模型推理的成本。

　　这次的DeepSeek-V3.2系列虽然没有明确表示，但大概率也会延续此前的战略。

　　换句话说，难过可能的不止是谷歌和OpenAI，还有他们的好兄弟——英伟达。

　　尽管我们无法得知各家模型实际的推理成本，但从DeepSeek的技术报告中可以看到一个清晰趋势：