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何子英
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猫眼影戏记者 薛定谔 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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