广安隔热条设备 DeepSeek又上新!模型硬刚谷歌,承认开源与闭源差距拉大
发布日期:2025-12-20 12:59 点击次数:72

12月1日晚,DeepSeek又上新了两款新模型广安隔热条设备,DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale,在理能力上全球先。
两款模型有着不同的定位。DeepSeek-V3.2的目标是平衡理能力与输出长度,适日常使用,例如问答场景和通用智能体任务场景。9月底DeepSeek发布了实验版V3.2-Exp,此次是正式版更新。在公开理测试中,V3.2达到了GPT-5的水平,仅略低于谷歌的Gemini3 Pro。
DeepSeek-V3.2-Speciale则是此次的重头戏,其目标是“将开源模型的理能力向致,探索模型能力的边界”。据介绍,Speciale是V3.2的长思考增强版,同时结了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力,该模型具备出的指令跟随、严谨的数学证明与逻辑验证能力。
据DeepSeek公布的数据,Speciale在多个理基准测试中越谷歌先进的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二名与十名的水平。
尽管取得了这些成就,但在技术报告中,DeepSeek承认,与Gemini3 Pro等前沿闭源模型相比,自家模型仍存在一定的局限。先,V3.2的世界知识广度仍落后于先的有模型,其次在令牌(Token)率方面,V3.2通常需要更多的令牌才能达到像Gemini3 Pro这样的模型输出质量。在解决复杂任务方面也不如前沿模型。
DeepSeek称,团队计划在未来通过增加预训练计算量来填补知识空白,并注于优化模型理链的智能密度以提高率,进一步改进基础模型和训练后方案。
值得一提的是,在技术报告中,DeepSeek还谈到当前开源与闭源模型的差距在拉大。
DeepSeek表示广安隔热条设备,理模型的发布是大模型发展的关键转折点,动了整体能的大幅跃升。自这一里程碑事件以来,大模型能力在快速发展。然而,过去几个月中出现了明显的分化:尽管开源圈持续取得进步,但闭源有模型如海外谷歌、OpenAI、Anthropic的能增长速度却显著更快。
“闭源模型与开源模型之间的能差距并未缩小,反而日益扩大,有系统在复杂任务中展现出越来越强的优势。”DeepSeek认为,其中有三个关键的缺陷。
一方面,在架构层面,对标准注意力机制的过度依赖严重制约了长序列处理的率;其次,隔热条设备在资源分配方面,开源模型在后训练阶段的计算投入不足,限制了模型在高难度任务上的表现;后,在AI智能体域,开源模型在泛化能力和指令遵循能力上与业模型相比存在明显差距,影响实际部署果。
为了突破这些限制,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,并表示,在不牺牲长上下文能的前提下,团队解决了关键的计算复杂问题。
此次发布的两款模型均引入了这一机制。据DeepSeek,除了在多个理基准测试中,V3.2的能大幅提升外,在智能体场景中,V3.2也成为一种具有成本益的替代方案,不仅缩小了开源模型与前沿有模型之间的能差距,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服务形式开放广安隔热条设备,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能上的差距,不断突破开源的边界。
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