DeepSeek開源V3.2-Exp實驗模型！中國企業快速完成Day 0適配

中國人工智慧（AI）技術公司 DeepSeek 近日宣布，開源其最新實驗版模型 DeepSeek-V3.2-Exp。DeepSeek-V3.2-Exp 一經推出，便在中國產業界與開發者圈子中引起熱烈討論。多家中國國內企業迅速完成對 DeepSeek 模型的適配與上線。

該模型首次引入稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention） 機制，在幾乎不影響模型輸出效果的前提下，大幅提升長文本訓練與推理效率，被 DeepSeek 稱為「邁向新一代架構的中間步驟」。

華為計算公眾號發布消息稱，其昇騰團隊已基於 vLLM/SGLang 推理框架完成 Day 0 適配部署，並向開發者開源所有推理程式碼及算子實現。

在昇騰設備上，DeepSeek-V3.2-Exp 可支援 128K 長序列輸出，保持 首 token 輸出耗時（TTFT）低於 2 秒，以及 每 token 輸出耗時（TPOT）低於 30 毫秒的高速推理生成。

華為雲也率先上線 DeepSeek-V3.2-Exp，並使用 CloudMatrix 384 超節點提供推理服務，確保模型在雲端環境下的高效運行。

在 DeepSeek 宣布模型開源後短短 4 分鐘，寒武紀 (688256-CN) 也發文稱已完成 Day 0 適配，並開源大模型推理引擎 vLLM-MLU 源碼。

寒武紀利用 Triton 算子與 BangC 融合算子進行快速適配與性能優化，並基於計算與通信的並行策略，達成高效計算性能。

值得注意的是，DeepSeek-V3.2-Exp 模型尺寸達 671GB，僅下載就需數小時。寒武紀在發布前即啟動適配，顯示其對 DeepSeek 模型的高度重視。

海光信息 (688041-CN) 的深度計算處理器（DCU） 也率先完成 Day 0 級高效適配，確保大模型算力「零等待」部署，凸顯中國國內硬體企業對 DeepSeek AI 模型的快速響應能力。

DeepSeek 官方推文中，不少開發者分享了使用體驗。有使用者表示，在 10 萬 token 的程式碼庫 上測試 DeepSeek-V3.2-Exp 時，速度提升非常明顯。

也有網友感嘆，DeepSeek API 幾乎等同於免費。部分社群成員認為，這款模型的推出，或許象徵著第二個 DeepSeek 時刻即將到來。