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DeepSeek新模型上线！引入DSA新稀疏注意力，还又狙了CUDA一枪
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
DeepSeek最新模型V3.2-Exp上线，采用新稀疏注意力机制DSA，提升长文本推理效率，并开源TileLang和CUDA算子，API价格降至五折，国庆礼包也令人惊喜。
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关键要点
- DeepSeek最新模型V3.2-Exp上线，采用新稀疏注意力机制DSA。
- 新模型提升了长文本推理效率，并开源了TileLang和CUDA算子。
- API价格降至五折，国庆礼包令人惊喜。
- DeepSeek-V3.2-Exp基于V3.1-Terminus，核心创新是引入DSA稀疏注意力机制。
- DSA实现了细粒度注意力机制，推理成本显著低于V3.1-Terminus。
- 开源的主要算子包括TileLang和CUDA版本，建议使用TileLang进行研究性实验。
- 智谱的GLM-4.6模型也在研发中，GLM-4.5被标记为“上一代旗舰模型”。
❓
延伸问答
DeepSeek-V3.2-Exp模型的主要创新是什么？
DeepSeek-V3.2-Exp模型的主要创新是引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制。
新模型如何提升长文本推理效率？
新模型通过细粒度注意力机制DSA，在几乎不影响模型输出效果的前提下，显著提升了长文本和推理效率。
DeepSeek-V3.2-Exp与V3.1-Terminus相比有什么区别？
DeepSeek-V3.2-Exp在推理成本上显著低于V3.1-Terminus，尤其在解码阶段，但在各领域公开测评集上的表现基本持平。
TileLang和CUDA算子有什么特点？
TileLang和CUDA算子是DeepSeek开源的主要算子，TileLang适合快速原型开发，而CUDA版本则用于实现更高效的计算。
DeepSeek的API价格有什么变化？
DeepSeek的API价格降至五折，现已生效。
智谱的GLM-4.6模型有什么进展？
智谱的GLM-4.6模型正在研发中，GLM-4.5被标记为“上一代旗舰模型”。
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