DeepSeek-V3.2-Exp實驗性模型近日正式上線，該版本聚焦長文本場景下的訓練與推理效率優化，通過引入新型注意力機制實現性能與成本的雙重突破。核心創新在于采用稀疏注意力架構，在保持模型準確率的前提下，將計算效率提升至傳統架構的2-3倍，內存占用減少30%-40%。

上海交通大學人工智能學院趙沛霖教授指出，這項技術雖非DeepSeek原創，但首次在6710億參數量級的超大規模模型中實現有效落地。傳統Transformer架構自2017年提出以來，其自注意力機制因需要計算每個詞與全序列的相關性，導致計算復雜度呈平方級增長。谷歌原始論文雖已提出稀疏化改進方向，但始終未能在超大規模模型中驗證可行性。

稀疏注意力機制的創新性在于突破"全量計算"模式，通過智能篩選關鍵信息節點，將計算范圍從全局壓縮至局部重點區域。這種"精準打擊"式處理方式，使模型在保持90%以上原性能的同時，計算量驟減75%。趙沛霖教授以電力預測研究為例，說明該技術早在2020年就已展現應用潛力，但此前受限于模型規模難以發揮優勢。

技術團隊同步披露的定價策略引發行業震動。新版本API輸出價格降至每百萬tokens僅3元，相當于國際主流模型的1/30至1/20，開發者調用成本直降50%以上。這種"普惠式"定價模式，使得中小企業和個人開發者首次獲得與頭部機構同等的算力使用權。

性能測試數據顯示，新模型在長文本推理場景中展現顯著優勢。以金融報告分析為例，處理10萬字文檔的速度較前代提升120%，內存占用從48GB降至32GB。這種效率躍升不僅源于稀疏注意力機制，還得益于團隊正在探索的線性注意力補充方案——通過低成本算法彌補稀疏化可能遺漏的關聯信息。

產業影響層面，該技術突破具有雙重價值。其一，通過降低75%的算力需求，有效緩解國內GPU芯片供應壓力，為人工智能基礎設施建設提供新的優化路徑。其二，成本門檻的大幅下降，使得醫療診斷、法律文書分析等原本依賴中小模型的高精度場景，開始具備直接調用大模型的技術經濟可行性。

技術專家特別強調，這種效率革命并非單純追求計算速度。在保持模型核心性能的同時，通過架構創新實現資源最優配置，標志著人工智能發展從"算力堆砌"向"智能優化"的重要轉型。隨著新版本在金融、醫療、科研等領域的逐步滲透，其引發的產業連鎖反應正在持續顯現。