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【TechWeb】9月29日消息 , 剛剛 , DeepSeek官方正式發布 DeepSeek-V3.2-Exp 模型 , 這是一個實驗性(Experimental)的版本 。 作為邁向新一代架構的中間步驟 , V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基礎上引入了 DeepSeek Sparse Attention(一種稀疏注意力機制) , 針對長文本的訓練和推理效率進行了探索性的優化和驗證 。
目前 , 官方 App、網頁端、小程序均已同步更新為 DeepSeek-V3.2-Exp 。 本次更新帶來了 API 大幅度降價 , 開發者調用 DeepSeek API 的成本將降低 50% 以上 。
【DeepSeek-V3.2-Exp 發布,API大幅降價】DeepSeek-V3.2-Exp 雖然已經在公開評測集上得到了有效性驗證 , 但仍然需要在用戶的真實使用場景中進行范圍更廣、規模更大的測試 。 為方便用戶進行對比測試 , 我們為 V3.1-Terminus 臨時保留了額外的 API 訪問接口(調用方式請參考官方文檔) 。
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