AI | DeepSeek最新更新:以“价格战”挑战OpenAI,用“生态合纵”绑定国产芯片

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作者：微信文章
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9月29日，DeepSeek发布了其最新的实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp并同步开源，该版本在技术架构、效率优化及市场策略上均有重要更新。

01 DeepSeek-V3.2-Exp 的主要更新

1.1.引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制：

DSA 是一种细粒度稀疏注意力机制，旨在显著提升长文本训练和推理效率，同时几乎不影响模型输出效果。

该机制通过闪电索引器（Lightning Indexer） 和细粒度词元选择，优化了长上下文任务的计算效率，降低了约 93.3% 的 KV 缓存，并将最大生成吞吐量提升至 5.76 倍。

1.2.模型训练与性能：

V3.2-Exp 基于 V3.1-Terminus 进行持续训练，并在多项基准测试中（如 MMLU、GPQA、LiveCodeBench）表现与 V3.1-Terminus 基本持平，甚至在数学推理和编程任务上有小幅提升。

支持 128K 上下文长度，显著增强了对长文档、代码等复杂任务的处理能力。

1.3.推理与成本优化：

大幅降低 API 调用价格：

输入缓存命中：0.2 元/百万 tokens（原价 0.5 元），

输入未缓存命中：2 元/百万 tokens（原价 4 元），

输出价格：3 元/百万 tokens（原价 12 元）。

整体API调用成本降低 50% 以上。

1.4.国产AI生态适配：

华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商已第一时间完成对 V3.2-Exp 的适配，支持其在国内硬件环境的高效部署。

02 本次更新的意义

2.1.技术意义：

DSA 机制不仅是效率优化，更是 DeepSeek 迈向下一代 Transformer 架构（如 V4 和 R2）的重要步骤。

为处理更长的上下文（如数百万 token）及更复杂的 Agent 任务奠定了基础。

2.2.行业与市场意义：

降低开发门槛：大幅降价使得中小企业和开发者能够以更低成本使用顶尖模型，推动 AI 技术普及。

推动国产AI软硬件协同：与华为昇腾、寒武纪等国产芯片的深度适配，促进了自主可控的 AI 生态发展。

2.3.全球竞争地位：

DeepSeek 通过开源和低成本策略，正在挑战 OpenAI、Google 等闭源模型的市场溢价，加速全球 AI 模型开源化与普惠化趋势。

03 市场反映

3.1.开发者与社区反响：

海外技术社区（如 Reddit、Hacker News）普遍对 DeepSeek 的迭代速度与开源策略表示惊喜，称其“创新速度如光速”。

部分用户反馈在特定任务上 V3.2-Exp 略有性能波动，但整体认可其“性价比极高”。

3.2.商业应用与合作伙伴：

长安汽车、苏州公共算力平台等已深度集成 DeepSeek 模型。

腾讯、字节跳动、阿里、百度等国内巨头也广泛接入 DeepSeek 开源模型，据估算超 70% 的模型调用量来自第三方平台。

3.3.用户增长与市场数据：

尽管 DeepSeek App 累计下载量超 1.1 亿次，但近期月活跃用户规模有所下滑（从 2025 年 3 月的 1936.1 万降至 6 月的 1629.5 万）。

但其模型通过第三方平台的 Token 消耗量仍在增长，2025 年 7 月 31 日单日总 Token 用量达 70.5B，环比增长 31%。

04 A股DeepSeek相关概念股

寒武纪 (688256.SH)：已适配 DeepSeek-V3.2-Exp，支持其大模型在国产芯片上的推理优化。

华为昇腾生态伙伴：如神州数码 (000034.SZ)、广电运通 (002152.SZ)，受益于 DeepSeek 与昇腾的软硬件协同。

长安汽车 (000625.SZ)：已深度集成 DeepSeek 模型，助力其智能驾驶与车联网系统升级。

算力服务供应商：如浪潮信息 (000977.SZ)、中科曙光 (603019.SH)，受益于 DeepSeek 模型部署带来的算力需求增长。

AI应用与生态合作企业：如 科大讯飞 (002230.SZ)（智能语音）、用友网络 (600588.SH)（企业服务），可能通过API调用或技术合作接入DeepSeek生态。

05 总结

DeepSeek-V3.2-Exp 的发布，标志着其在长文本处理、推理效率及成本优化上的显著进步。通过 DSA 稀疏注意力机制 和 大幅降价策略，DeepSeek 进一步强化了其在开源 AI 领域的竞争力，并为下一代模型（V4/R2）打下基础。同时，其与国产芯片的深度适配，正推动中国 AI 软硬件生态的协同发展。

市场反响总体积极，开发者社区赞誉其创新速度与开源精神，而商业层面的集成与应用也在不断扩大。

#DeepSeek
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