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猫眼影戏记者 李大钊 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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一是准备事情配景差别。第十一次党代会的召开，是在中国共产党在新形势周全增强和刷新党建事情的配景下召开的。党的xx届四中全会提出，在新形势下，要认真研究世情、党情、国情的深刻转变对党带来的挑战，要提高党的执政能力、向导能力，要推进党的事情，提高党建事情的科学化水平。xx届四中全会对学习型政党建设、党内民主建设包括坚持和完善党的向导制度、包管的主体职位和民主权力、完善党代表大会制度、党内选举制度、完善党的决议机制以及人事干部任用选拔机制、干部治理机制等等，都提出了明确要求。在这些重大问题上的刷新，在党的历史中是没有过的，是全新的。在xx届四中全会之后，中共中央政治局会开会明确指出，高等院校要坚持实验党委向导下的校长认真制。这现实上是中央向导从我们党和国家的长治久安的战略高度提出的战略思索，高等院校要坚持党委向导下的校长认真制，坚持社会主义办学偏向，并由中组部和教育部联合揭晓了“通俗高等院校党委向导下的校长认真制实验意见”，就是要在科学生长观的指导下，增强党对高校的向导。最近，北京市委也揭晓了“关于进一步增强和刷新新形势下通俗高校党建事情”及“高校党务果真、高校党代表大会任期制的实验细则”等一系列文件。这些主要的精神、刷新步伐和相关文件的出台，为我们召开第十一次党代会提供了主要的头脑理论武器。
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1952年7月4日清早，加利福尼亚海岸笼罩在浓雾中。在海岸以西21英里的卡塔林纳岛上，一个34岁的女人涉水进入太平洋中，最先向加州海岸游去。要是乐成了，她就是第一个游过这个海峡的妇女。这名妇女叫费罗伦丝·查德威克。在此之前，她是从英法双方海岸游过英吉祥海峡的第一个妇女。那天早晨，海水冻得她全身发麻。雾很大，她连护送她的船都险些看不到。时间一个小时一个小时地已往，有一再，鲨鱼靠近了她，被人开枪吓跑了。她仍然在游着。15个小时之后，她又累又冷，她知道自己不可再游了，就叫人拉她上船。她的母亲和教练在另一条船上。他们都告诉她离海岸很近了，叫她不要放弃。但她朝加州海岸望去，除了浓雾什么也看不到。人们把她拉上船。这时从她出发算起已经是经由了15个小时55分钟。又过了几个小时，她徐徐以为温暖多了，但这时她却最先感应失败的攻击。由于人们拉她上船的所在，离加州海岸只有半英里!
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