DeepSeek近日宣布推出兩款全新開源大模型——DeepSeek-V3.2與DeepSeek-V3.2-Speciale，標志著開源社區在復雜推理任務領域實現重大突破。這兩款模型不僅在性能上比肩國際頂尖閉源系統，更通過技術創新重新定義了開源模型的能力邊界，為全球開發者提供更高效的AI解決方案。
技術團隊在發布的報告中指出，當前開源模型與閉源系統在復雜任務處理能力上的差距正持續擴大。通過深度分析發現，這種分化主要源于三大技術瓶頸：傳統注意力機制在長序列處理中的效率低下、后訓練階段計算資源投入不足，以及AI智能體（Agent）在泛化能力與指令遵循方面的顯著滯后。針對這些挑戰，DeepSeek研發團隊提出三項關鍵技術革新：引入DSA稀疏注意力機制、構建可擴展強化學習框架，以及開發大規模Agent任務合成流程。
作為基礎版本，DeepSeek-V3.2在平衡推理能力與輸出效率方面表現突出。在公開基準測試中，該模型達到GPT-5水平，較前代版本輸出長度降低40%，顯著減少計算開銷。在代碼生成任務中，V3.2在SWE-bench Verified和Terminal Bench 2.0測試集上超越多數開源模型，展現出處理真實編程場景的潛力。其獨特的思考模式支持與Claude Code生態兼容，開發者可通過簡單配置啟用多輪推理工具調用功能。
性能強化版DeepSeek-V3.2-Speciale則將推理能力推向新高度。該模型整合數學定理證明模塊，在IMO 2025、CMO 2025等國際頂級數學競賽中斬獲金牌，同時在ICPC世界總決賽和IOI信息學競賽中表現優異。測試數據顯示，Speciale版本在主流推理基準上與Gemini-3.0-Pro持平，但需消耗更多計算資源。目前該模型僅開放研究用途，暫未針對日常對話場景優化。
技術實現層面，DSA稀疏注意力機制通過動態權重分配將計算復雜度降低60%，使模型在保持性能的同時支持更長上下文處理。強化學習框架突破性地將后訓練計算預算提升至預訓練階段的12%，解鎖高級推理能力。大規模任務合成流程生成超過1800個專業場景和8.5萬條復雜指令，通過強化學習顯著提升模型泛化能力。這些創新使V3.2在搜索Agent評估中超越多數開源系統，工具調用準確率提升35%。
當前用戶可通過官方網頁端、移動應用及API接口體驗DeepSeek-V3.2，其中API服務提供限時Speciale版本調用。技術報告特別強調，盡管V3.2在世界知識廣度上仍落后于閉源模型，但其單位計算成本效益顯著優于同類產品。研究團隊同時指出，探索串并行擴展的最佳組合將成為后續優化重點，以進一步提升模型訓練效率。
