DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细

ChatGPT 三岁生日这一天，硅谷热议的新模型来自DeepSeek。

准确说是两款开源模型——DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。

这俩模型火到什么程度呢？

有网友表示，在去圣地亚哥的（疑似赶场 NeurIPS 2025）航班上，有 30% 的乘客都在对着 DeepSeek 的 PDF 两眼冒光。

而上周嘲讽 DeepSeek "昙花一现"的推特更是在发布的当晚被刷到了500 万浏览。

除了普通网友，奥特曼也是急急急急：不仅启动红色警报，还临时推迟了在 ChatGPT 上投放广告的计划。

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 模型在智能体评测中达到了当前开源模型的最高水平，大幅缩小了开源模型与顶尖闭源模型的差距，并宣告了闭源落后开源的结束。

其中，标准版 DeepSeek-V3.2 在推理测试中，达到了 GPT-5 的水平，仅略低于 Gemini-3.0-Pro。

而"特别版" DeepSeek-V3.2-Speciale 不仅全方位超越了 GPT-5，还能在主流推理任务中和 Gemini-3.0-Pro 掰掰手腕。

此外，V3.2-Special 还拿下了 IMO、CMO、ICPC 及 IOI 的金牌，并在 ICPC 和 IOI 上达到了人类选手第二名与第十名的水平。

这不仅击碎了开源模型落后闭源模型半年的质疑，又顺便给硅谷的闭源 AI 公司好好上了一波压力。

而且，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。

对于 DeepSeek-V3.2 这次的成绩，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持续扩展。

为了理解这句话，我们简要地回顾一下论文。

简单来说，DeepSeek-V3.2 其实干了这么几件事：

首先，利用 DSA 稀疏注意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计算基础。

接下来，通过引入可扩展的 RL，并投入超过预训练成本 10% 的算力进行后训练，大幅提升模型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，允许模型生成极长的"思维链"，迫使模型通过大量的 Token 生成来进行深度的自我修正和探索。

这也就是说，通过长思维链让模型思考更多，通过自我修正探索让模型思考更久，进而解锁更强的推理能力。

由此，模型就能在不增加预训练规模的情况下，通过极长的思考（消耗更多 token）过程实现性能的飞跃。

而上面的实验结果，恰恰证明了这套"在超长上下文下持续扩展强化学习"路线的正确性。

正如苟志斌所说：

如果说 Gemini-3 证明了：预训练可以持续扩展，那么 DeepSeek-V3.2-Speciale 则证明了：强化学习在长上下文长度下也能持续扩展。

我们花了一年时间把 DeepSeek-V3 逼到极限。得到的教训是：

后训练阶段的瓶颈，不是等"更好的底座模型"来解决，而是靠方法和数据本身的精炼（refine）来解决。

换句话说，如果说 Gemini-3 靠"堆知识（预训练）"赢得了上半场，那么 DeepSeek-V3.2-Speciale 则通过"堆思考（长上下文 RL）"赢回了下半场。

此外，对于大模型已经撞到天花板了的论调，他表示：

预训练能 scaling，RL 也能 scaling，context 也能 scaling，所有维度都还在上涨。

这表明RL 不仅有效，还能通过 scaling（更大 batch、更长 context、更丰富任务）获得巨额收益。

同时，在论文中，也有网友发现了为什么 DeepSeek-V3.2 在 HLE 和 GPQA 等知识基准测试中表现稍逊：

因为计算资源有限！而单靠强化学习是无法达到这样的水平的。

换句话说，DeepSeek 与顶尖模型的差距已经不是技术问题，而是经济问题。

只要卡够，好的开源不比闭源差！

想到会便宜，没想到会便宜这么多

除了性能上持平顶尖闭源模型外，DeepSeek-V3.2 系列这次也着实让大家见识到了"智能便宜到不用计费"。

如果从百万 token 输出成本来看，DeepSeek-V3.2 比 GPT-5 便宜近24 倍，比 Gemini 3 Pro，便宜近29倍。

而随着输出 token 个数的增加，这个差距最高可拉大到43 倍。

这是什么概念呢？就好比你让大模型一次性"写"出一套《三体》三部曲，用 GPT-5 你大概需要八百块，Gemini 3 Pro 需要一千块。

用 DeepSeekV3.2 只需要差不多 35 块钱！

所以，性能差不多，价格却能差出几十倍。该选哪边，答案不用多说了吧？

对此，有网友表示，DeepSeek-V3.2 这一经济实惠的开源模型正在挑战 Gemini3.0 Pro。

而另一头 OpenAI 昂贵的订阅费，瞬间就不顺眼了。

当然，这并不是说 DeepSeekV3.2 毫无缺点。

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 则需要花费 7.7 万个。

（这实际上也是上面长下文 RL 的 trade off）

不过，低廉的价格也在一定程度上弥补了现阶段 Speciale 版本的弱点。

总的来说，DeepSeek 仍旧是更实惠的那个。

除此之外，也许更让硅谷感到头疼的就是 DeepSeek-V3.2 还可能直接在国产算力（华为、寒武纪）中部署，而这将进一步拉低模型推理的成本。

此前，在发布 DeepSeek-V3.2-Exp 时，DeepSeek 在发布首日就针对华为 Ascend 硬件和 CANN 软件栈进行了优化。

这次的 DeepSeek-V3.2 系列虽然没有明确表示，但大概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，还有他们的好兄弟——英伟达。

然而，这里的价格还只是模型公司的定价，并非推理的实际成本。

尽管我们无法得知各家模型实际的推理成本，但从 DeepSeek 的技术报告中可以看到一个清晰趋势：

相较于前一代模型 DeepSeek-V3.1-Terminus，DeepSeek-V3.2 在最长上下文（128K）场景下，成本降低了75%到83%左右。

这意味着随着注意力机制与后训练的不断优化，底层推理成本正在持续下探。

正如一位网友所总结的那样：

DeepSeek 证明了：实现强大的 AI，并不一定需要夸张的资本投入。

参考链接

[ 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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