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白丝护士女仆
henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号
ChatGPT三岁生日这一天,硅谷热议的新模子来自DeepSeek
准确说是两款开源模子——DeepSeek-V3.2DeepSeek-V3.2-Speciale
这俩模子火到什么水平呢?
有网友体现,在去圣地亚哥的(疑似赶场NeurIPS 2025)航班上,有30%的旅客都在对着DeepSeek的PDF两眼冒光。
而上周讥笑DeepSeek “昙花一现”的推特更是在宣布确当晚被刷到了500万浏览。
除了通俗网友,奥特曼也是急急急急:不但启动红色警报,还暂时推迟了在ChatGPT上投放广告的妄想。
与此同时,那一头的谷歌也没被放过。
网友直接 “灵魂喊话” 谷歌Gemini团队:别睡了,DeepSeek回来了。
这是怎么一回事?
闭源精锐?打的就是闭源精锐!
总的来说,DeepSeek-V3.2模子在智能体评测中抵达了目今开源模子的最高水平,大幅缩小了开源模子与顶尖闭源模子的差别,并宣告了闭源落伍开源的竣事。
其中,标准版DeepSeek-V3.2在推理测试中,抵达了GPT-5的水平,仅略低于Gemini-3.0-Pro。
而“特殊版”DeepSeek-V3.2-Speciale不但全方位逾越了GPT-5,还能在主流推理使命中和Gemini-3.0-Pro掰掰手腕。
别的,V3.2-Special还拿下了IMO、CMO、ICPC及IOI的金牌,并在ICPC和IOI上抵达了人类选手第二名与第十名的水平。
这不但击碎了开源模子落伍闭源模子半年的质疑,又顺便给硅谷的闭源AI公司好好上了一波压力。
并且,这还不是V4/R2。
换句话说,大菜还没上呢,光凉菜就已经让硅谷吃饱了。
关于DeepSeek-V3.2这次的效果,DeepSeek研究院苟志斌(Zhibin Gou)在推特上给出了相当直觉性的解答:
强化学习在长上下文长度下也能一连扩展。
为了明确这句话,我们简要地回首一下论文。
简朴来说,DeepSeek-V3.2着实干了这么几件事:
首先,使用DSA希罕注重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盘算基础。
接下来,通过引入可扩展的RL,并投入凌驾预训练本钱10%的算力举行后训练,大幅提升模子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,允许模子天生极长的“头脑链”,迫使模子通过大宗的Token天生来举行深度的自我修正和探索。
这也就是说,通过长头脑链让模子思索更多,通过自我修正探索让模子思索更久,进而解锁更强的推理能力。
由此,模子就能在不增添预训练规模的情形下,通过极长的思索(消耗更多token)历程实现性能的奔腾。
而上面的实验效果,恰恰证实晰这套“在超长上下文下一连扩展强化学习”蹊径的准确性。
正如苟志斌所说:
若是说Gemini-3证实晰:预训练可以一连扩展,那么DeepSeek-V3.2-Speciale 则证实晰:强化学习在长上下文长度下也能一连扩展。我们花了一年时间把 DeepSeek-V3 逼到极限。获得的教训是:后训练阶段的瓶颈,不是等“更好的底座模子”来解决,而是靠要领和数据自己的精炼(refine)来解决。
换句话说,若是说Gemini-3 靠“堆知识(预训练)”赢得了上半场,那么DeepSeek-V3.2-Speciale则通过“堆思索(长上下文RL)”赢回了下半场。
别的,关于大模子已经撞到天花板了的论调,他体现:
预训练能scaling,RL也能scaling,context也能scaling,所有维度都还在上涨。
这批注RL不但有用,还能通过scaling(更大 batch、更长context、更富厚使命)获得巨额收益
同时,在论文中,也有网友发明了为什么DeepSeek-V3.2在HLE和GPQA 等知识基准测试中体现稍逊:
由于盘算资源有限!而单靠强化学习是无法抵达这样的水平的。
换句话说,DeepSeek与顶尖模子的差别已经不是手艺问题,而是经济问题
只要卡够,好的开源不比闭源差!
想到会自制,没想到会自制这么多
除了性能上持平顶尖闭源模子外,DeepSeek-V3.2系列这次也着实让各人见识到了“智能自制到不必计费”。
若是从百万token输出成原来看,DeepSeek-V3.2比GPT-5自制近24倍,比Gemini 3 Pro,自制近29倍。
而随着输出token个数的增添,这个差别最高可拉大到43倍
这是什么看法呢?就好比你让大模子一次性“写”出一套《三体》三部曲,用GPT-5你或许需要八百块,Gemini 3 Pro需要一千块。
用DeepSeekV3.2只需要差未几35块钱!
以是,性能差未几,价钱却能差出几十倍。该选哪边,谜底不必多说了吧?
对此,有网友体现,DeepSeek-V3.2这一经济实惠的开源模子正在挑战Gemini3.0 Pro。
而另一头OpenAI腾贵的订阅费,瞬间就不顺眼了。
虽然,这并不是说DeepSeekV3.2毫无弱点。
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则需要破费7.7万个。
(这现实上也是上面长下文RL的trade off)
不过,低廉的价钱也在一定水平上填补了现阶段Speciale版本的弱点。
总的来说,DeepSeek仍然是更实惠的谁人。
除此之外,也许更让硅谷感应头疼的就是DeepSeek-V3.2还可能直接在国产算力(华为、寒武纪)中安排,而这将进一步拉低模子推理的本钱。
此前,在宣布DeepSeek-V3.2-Exp时,DeepSeek在宣布首日就针对华为Ascend硬件和CANN软件栈举行了优化。
这次的DeepSeek-V3.2系列虽然没有明确体现,但或许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,尚有他们的好兄弟——英伟达。
然而,这里的价钱还只是模子公司的定价,并非推理的现实本钱。
只管我们无法得知各家模子现实的推理本钱,但从DeepSeek的手艺报告中可以看到一个清晰趋势:
相较于前一代模子DeepSeek-V3.1-Terminus,DeepSeek-V3.2在最长上下文(128K)场景下,本钱降低了75%83%左右。
这意味着随着注重力机制与后训练的一直优化,底层推理本钱正在一连下探
正如一位网友所总结的那样:
DeepSeek证实晰:实现强盛的AI,并纷歧定需要夸张的资源投入。
[1]https://x.com/airesearch12/status/1995465802040983960
[2]https://www.nbcnews.com/tech/innovation/silicon-valley-building-free-chinese-ai-rcna242430
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