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DeepSeekV3.2手艺报告照旧老外看得细

2025-12-09 11:24:34
泉源:

猫眼影戏

作者:

刘利群

手机审查

  猫眼影戏记者 陈川 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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责编:陈臣

审核:陈学亨

责编:郭奇

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