Novita AI 上的 DeepSeek-V3.2-Exp：以稀疏注意力實現長文本 AI 處理，價格僅一半

DeepSeek-V3.2-Exp 的獨特之處？
成本效率突破
效能表現：實際效果如何？
在 Novita AI 上手使用
總結

DeepSeek 最新發布了實驗性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，解決了 AI 領域最大的挑戰之一：高效且低成本地處理長文件。

這款新模型基於 DeepSeek-V3.1-Terminus 打造，引入了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）技術——這項突破性技術能讓長文本場景的處理價格降低一半，速度大幅提升。

在 Novita AI，我們透過易於使用的 API 平台，將這款前沿模型帶給開發者。無論您是構建文件分析工具、程式碼助手，還是需要記住完整對話內容的聊天機器人，DeepSeek-V3.2-Exp 都能在不犧牲品質的前提下，提供您所需的效率與成本優勢。

試用 DeepSeek V3.2 Exp 演示

DeepSeek-V3.2-Exp 的獨特之處？

DeepSeek-V3.2-Exp 是專為比傳統模型更高效處理長文件與長對話而設計的實驗性 AI 模型。

名稱中的「Exp」代表實驗性，DeepSeek 正在測試這項新方法在實際應用場景中的表現。

它解決的問題

傳統 AI 模型在處理長文本時速度會急劇下降。

閱讀 100 頁的文件或維持長時間對話會變得成本高昂且耗時。這是因為標準模型需要將每個單詞與其他所有單詞進行關聯處理——文本越長，所需的計算量就越大。

解決方案：稀疏注意力

DeepSeek-V3.2-Exp 引入了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）技術，作用類似智慧過濾器。

模型不會將每個單詞與其他所有單詞進行比對分析，而是辨識並只專注於最相關的部分。這就像速讀一樣：你不會對每個單詞投入相同的注意力，而是只專注於最重要的內容。

核心特性

上下文長度：最多可處理 128,000 個 tokens（約 96,000 個單字或 300 頁以上內容）
價格僅一半：長文本處理成本比 DeepSeek-V3.1-Terminus 低 50%
速度大幅提升：訓練與推論效率都有顯著改善，尤其在長文本場景下表現更為突出
架構：基於 DeepSeek-V3.1-Terminus 打造，額外加入了 DeepSeek 稀疏注意力機制
品質不變：效能與 DeepSeek-V3.1-Terminus 相當

這款模型建立在已驗證可靠的 DeepSeek-V3.1-Terminus 基礎之上，原本就已支援 128K 上下文長度，現在透過持續訓練加入了這層智慧效率優化。

成本效率突破

DeepSeek 稀疏注意力（DSA）將核心注意力的計算複雜度從 O(L²) 降低到 O(Lk)，其中 k 是選取的 token 數量（遠小於 L）。

雖然閃電索引器仍具有 O(L²) 的複雜度，但與主要注意力機制相比，其所需的計算量要少得多。結合優化後的實現方式，DSA 在長文本場景下實現了顯著的端到端速度提升。

DeepSeek 在實際部署於 H800 GPU 的服務上對 DeepSeek-V3.1-Terminus 和 DeepSeek-V3.2-Exp 進行了基準測試，GPU 租賃價格為每小時 2 美元。

測試結果顯示效率有大幅提升，尤其隨著上下文長度增加時更為明顯。

您可以閱讀官方技術文件了解更多架構與實現細節。

效能表現：實際效果如何？

DeepSeek 在一系列專注於多元能力的基準測試中對這款模型進行了評估。

總體而言，與 DeepSeek-V3.1-Terminus 相比，DeepSeek-V3.2-Exp 沒有出現明顯的效能下降。

通用知識

Benchmark	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
MMLU-Pro	85.0	85.0
GPQA-Diamond	80.7	79.9
Humanity’s Last Exam	21.7	19.8

註：GPQA、HLE 和 HMMT 2025 的效能較低，是因為 DeepSeek-V3.2-Exp 生成的推理 token 數量較少。生成可比較 token 數量的中間檢查點顯示，效能差距會縮小。

網路搜尋與代理

Benchmark	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
BrowseComp	38.5	40.1
BrowseComp_zh	45.0	47.9
SimpleQA	96.8	97.1

有趣的是，這款模型在搜尋任務上的表現甚至更優！這表明稀疏注意力有助於模型在從長文本中檢索答案時，專注於相關資訊。

程式碼生成

Benchmark	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
LiveCodeBench (2408-2505)	74.9	74.1
Codeforces-Div1 Rating	2046	2121
Aider-Polyglot	76.1	74.5

這款模型展現了強大的程式碼能力，甚至獲得了更高的競賽程式設計評分（2121 在 Codeforces 上屬於專家級別）。

程式碼代理

Benchmark	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
SWE Verified (Agent mode)	68.4	67.8
SWE-bench Multilingual (Agent mode)	57.8	57.9
Terminal-bench (Terminus 1 framework)	36.7	37.7

這款模型保留了強大的代理能力，能解決實際的軟體工程任務。

數學能力

Benchmark	DeepSeek-V3.1-Terminus	DeepSeek-V3.2-Exp
AIME 2025	88.4	89.3
HMMT 2025	86.1	83.6

這款模型在 2025 年 AIME（一項難度較高的高中數學競賽）中表現優異，解決了 89.3% 的題目。

訓練穩定性

DeepSeek 比較了兩款模型在 BrowseComp 和 SWE Verified 上的強化學習訓練曲線。

兩款模型的效能在整個訓練過程中穩步提升，曲線高度重合，展現了 DSA 的訓練穩定性。

在 Novita AI 上手使用

透過 Novita AI 使用 DeepSeek-V3.2-Exp 提供多種路徑，適合不同技術水平和使用場景的需求。

無論您是探索 AI 能力的業務用戶，還是構建生產級應用的開發者，Novita AI 都能提供您需要的工具。

使用 playground（無需編碼）

即時存取：註冊後即可在幾秒內開始實驗DeepSeek-V3.2-Exp
互動介面：即時測試提示詞並可視化輸出結果
模型對比：針對您的特定使用場景，將 DeepSeek-V3.2-Exp 與其他領先模型進行比較

Playground 讓您無需任何技術設置，即可測試各種提示詞並立即看到結果，非常適合在全面實施前進行原型設計、想法測試，以及了解模型能力。

試用 DeepSeek V3.2 Exp 演示

透過 API 整合（適合開發者）

使用 Novita AI 的统一 REST API，將 DeepSeek-V3.2-Exp 連接至您的應用程式。

選項 1：直接 API 整合

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="session_lnrv9fuPcmgAz_fk3YmwpmOhfIpYY11iFpvaauxsvknzSam5bSQasB-eIUbv9o2PGSF_tpNcC44ez9wAxUyuDA==",
)

model = "deepseek/deepseek-v3.2-exp"
stream = True # or False
max_tokens = 81920
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

選項 2：使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流

構建利用 DeepSeek-V3.2-Exp 能力的複雜多代理系統：

即插即用整合：可在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 DeepSeek-V3.2-Exp
進階代理能力：支援任務交接、路由和工具整合
可擴展架構：設計能利用 DeepSeek-V3.2-Exp 高效長文本處理能力的代理

連接第三方平台

開發工具：透過 OpenAI 相容 API 和 Anthropic 相容 API，與 Cursor、Codex、Claude Code、Trae、Qwen Code、Cline 等熱門 IDE 和開發環境無縫整合。

編排框架：使用官方連接器與 LangChain、Dify、CrewAI、Langflow 及其他 AI 編排平台連接。

Hugging Face 整合：Novita AI 是 Hugging Face 的官方推論提供者，確保廣泛的生態系統相容性。

總結

DeepSeek-V3.2-Exp 是高效且低成本長文本 AI 處理領域的重大進步。

透過 DeepSeek 稀疏注意力技術，這款模型在訓練與推論效率上都有顯著提升，尤其在長文本場景下表現突出，同時價格僅為 DeepSeek-V3.1-Terminus 的一半，且效能與其相當。

DeepSeek 正在積極推進實際場景中的進一步大規模測試，以發掘稀疏注意力架構的潛在限制。

Novita AI 透過對開發者友好的 API 平台，讓您輕鬆存取這項實驗性技術——無需處理基礎設施複雜度，即可以 50% 的成本節省使用強大的 AI 能力。

準備好體驗高效且低成本的長文本 AI 未來了嗎？立即開始在 playground 中探索DeepSeek-V3.2-Exp。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建和擴展 AI 應用。

Novita AI 上的 DeepSeek-V3.2-Exp：以稀疏注意力實現長文本 AI 處理，價格僅一半