江门预应力钢绞线厂 DeepSeek又上新！模型硬刚谷歌，承认开源与闭源差距拉大

12月1日晚江门预应力钢绞线厂，DeepSeek又上新了两款新模型，DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，在理能力上全球领先。

两款模型有着不同的定位。DeepSeek-V3.2的目标是平衡理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用智能体任务场景。9月底DeepSeek发布了实验版V3.2-Exp，此次是正式版更新。在公开理测试中，V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于谷歌的Gemini3 Pro。

DeepSeek-V3.2-Speciale则是此次的重头戏，其目标是“将开源模型的理能力向致，探索模型能力的边界”。据介绍，Speciale是V3.2的长思考增强版，同时结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，该模型具备出的指令跟随、严谨的数学证明与逻辑验证能力。

据DeepSeek公布的数据，Speciale在多个理基准测试中越谷歌的Gemini3 Pro。具体来看，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等测试中，V3.2-Speciale都过了Gemini3 Pro，但在编程、理工科博士生测试中略逊于谷歌。

同时，Speciale模型斩获了IMO（国际数学奥林匹克）、ICPC World Finals（国际大学生程序设计竞赛全球总决赛）及IOI（国际信息学奥林匹克）金。其中，ICPC 与 IOI 成绩分别达到了人类选手二名与十名的水平。

尽管取得了这些成就，但在技术报告中，DeepSeek承认，与Gemini3 Pro等前沿闭源模型相比，自模型仍存在一定的局限。先，V3.2的世界知识广度仍落后于领先的有模型，其次在令（Token）率方面，V3.2通常需要更多的令才能达到像Gemini3 Pro这样的模型输出质量。在解决复杂任务方面也不如前沿模型。

DeepSeek称，团队计划在未来通过增加预训练计算量来填补知识空白，并注于优化模型理链的智能密度以提率，进一步改进基础模型和训练后方案。

值得一提的是，在技术报告中，DeepSeek还谈到当前开源与闭源模型的差距在拉大。

DeepSeek表示，理模型的发布是大模型发展的关键转折点，动了整体能的大幅跃升。自这一里程碑事件以来，大模型能力在快速发展。然而，过去几个月中出现了明显的分化：尽管开源圈持续取得进步，但闭源有模型如海外谷歌、OpenAI、Anthropic的能增长速度却显著更快。

“闭源模型与开源模型之间的能差距并未缩小，反而日益扩大，有系统在复杂任务中展现出越来越强的优势。”DeepSeek认为，其中有三个关键的缺陷。

一方面，在架构层面，对标准注意力机制的过度依赖严重制约了长序列处理的率；其次，钢绞线在资源分面，开源模型在后训练阶段的计算投入不足，限制了模型在难度任务上的表现；后，在AI智能体领域，开源模型在泛化能力和指令遵循能力上与业模型相比存在明显差距，影响实际部署果。

为了突破这些限制，DeepSeek在9月底发布实验版V3.2-Exp时，提出了稀疏注意力机制（DSA），希望大幅降低计算复杂度。在经过两个月的实验后，DeepSeek确认了稀疏注意力机制的有，并表示，在不牺牲长上下文能的前提下，团队解决了关键的计算复杂问题。

此次发布的两款模型均引入了这一机制。据DeepSeek，除了在多个理基准测试中，V3.2的能大幅提升外，在智能体场景中，V3.2也成为一种具有成本益的替代方案，不仅缩小了开源模型与前沿有模型之间的能差距，成本也显著降低。

目前，DeepSeek的官方网页端、App 和 API 均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2，但增强的Speciale版本目前仅以临时API服务形式开放，供社区评测与研究。

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在海外社媒上，有网友认为，DeepSeek 此次发布是了不起的成就，“匹配 GPT-5和Gemini3 Pro的开源模型出现了，差距正式消除。”DeepSeek不断证明，严谨的工程设计可以越单纯的参数规模。但如同DeepSeek所述的那样，我们仍需正视开源与闭源在整体能上的差距，不断突破开源的边界。

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刘晓洁

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