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逸雪霁蓝

开源最强，逼平闭源顶流！DeepSeek发布V3.2两款正式模型，覆盖日常与极致推理场景

       12月1日晚，DeepSeek发布两款正式版模型,分别为DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，在推理能力上全球领先。前者主打日常应用场景，后者在多项国际竞赛中获得金牌。这标志着开源模型与闭源商业模型的性能差距进一步缩小。

       两款模型有着不同的定位。DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro；相比Kimi-K2-Thinking，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。

       DeepSeek-V3.2-Speciale的目标是将开源模型的推理能力推向极致，探索模型能力的边界。V3.2-Speciale是DeepSeek-V3.2的长思考增强版，同时结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力。V3.2-Speciale模型成功斩获IMO 2025（国际数学奥林匹克）、CMO 2025（中国数学奥林匹克）、ICPC World Finals 2025（国际大学生程序设计竞赛全球总决赛）及 IOI 2025（国际信息学奥林匹克）金牌。

       DeepSeek-V3.2定位“平衡实用”。官方数据显示，其在推理基准测试中达GPT-5水平，略低于Gemini-3.0-Pro。相比同类思考模型，其显著缩短输出长度，降低计算开销与等待时间，适用于日常问答、通用Agent任务及真实场景工具调用。DeepSeek官微称其“在Agent评测中达到当前开源模型最高水平”，且未针对测试工具进行特殊训练。

       DeepSeek-V3.2-Speciale则为“极致推理”而生，是V3.2的长思考增强版，融合DeepSeek-Math-V2定理证明能力。该版本未优化日常对话，不支持工具调用，专攻复杂数学推理、编程竞赛与学术研究，消耗Token更多，成本更高。据DeepSeek公布的数据，Speciale在多个推理基准测试中超越谷歌最先进的Gemini3 Pro。具体来看，在美国数学邀请赛、哈佛MIT数学竞赛、国际奥林匹克数学竞赛等测试中，V3.2-Speciale都超过了Gemini3 Pro，但在编程、理工科博士生测试中略逊于谷歌。

       同时，Speciale模型斩获了IMO（国际数学奥林匹克）、ICPC World Finals（国际大学生程序设计竞赛全球总决赛）及IOI（国际信息学奥林匹克）金牌。其中，ICPC 与 IOI 成绩分别达到了人类选手第二名与第十名的水平。

       DeepSeek在9月底发布实验版V3.2-Exp时，提出了稀疏注意力机制（DSA），希望大幅降低计算复杂度。在经过两个月的实验后，DeepSeek确认了稀疏注意力机制的有效性，并表示，在不牺牲长上下文性能的前提下，团队解决了关键的计算复杂性问题。此次发布的两款模型均引入了这一机制。据DeepSeek，除了在多个推理基准测试中，V3.2的性能大幅提升外，在智能体场景中，V3.2也成为一种具有成本效益的替代方案，不仅缩小了开源模型与前沿专有模型之间的性能差距，成本也显著降低。

       目前，DeepSeek的官方网页端、App 和 API 均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2，但增强的Speciale版本目前仅以临时API服务形式开放，供社区评测与研究。

       在海外社媒上，有网友认为，DeepSeek 此次发布是了不起的成就，“匹配 GPT-5和Gemini3 Pro的开源模型出现了，差距正式消除。”DeepSeek不断证明，严谨的工程设计可以超越单纯的参数规模。但如同DeepSeek所述的那样，我们仍需正视开源与闭源在整体性能上的差距，不断突破开源的边界。