国内两大AI巨头DeepSeek(深度求索) 、寒武纪罕见同步发布相关重要事项。
DeepSeek官方微信号9月29日18:07发文称 ,“今天,我们正式发布 DeepSeek-V3.2-Exp模型,这是一个实验性(Experimental)的版本 。作为迈向新一代架构的中间步骤 ,V3.2-Exp在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制),针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。目前,官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp,同时API大幅度降价 ,欢迎广大用户体验测试并向我们反馈意见。”
DeepSeek表示,“在新的价格政策下,开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上 。目前API的模型版本为DeepSeek-V3.2-Exp ,访问方式保持不变。 ”
仅仅4分钟后,即18:11,寒武纪旗下的微信公众号“寒武纪开发者”发布文章称:“2025年9月29日 ,寒武纪已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配,并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。代码地址和测试步骤见文末,开发者可以在寒武纪软硬件平台上第一时间体验DeepSeek-V3.2-Exp的亮点。”
寒武纪表示 ,公司一直高度重视大模型软件生态建设,支持以DeepSeek为代表的所有主流开源大模型 。借助长期活跃的生态建设和技术积累,寒武纪得以快速实现对DeepSeek-V3.2-Exp这一全新实验性模型架构的day 0适配和优化。
寒武纪称 ,公司一直重视芯片和算法的联合创新,致力于以软硬件协同的方式,优化大模型部署性能,降低部署成本。
此前 ,寒武纪对DeepSeek系列模型进行了深入的软硬件协同性能优化,达成了业界领先的算力利用率水平 。针对本次的DeepSeek-V3.2-Exp新模型架构,寒武纪通过Triton算子开发实现了快速适配 ,利用BangC融合算子开发实现了极致性能优化,并基于计算与通信的并行策略,再次达成了业界领先的计算效率水平。
“依托DeepSeek-V3.2-Exp带来的全新DeepSeek Sparse Attention机制 ,叠加寒武纪的极致计算效率,可大幅降低长序列场景下的训推成本,共同为客户提供极具竞争力的软硬件解决方案。 ”寒武纪强调 。
在业内人士看来 ,此种同步发布适配的动作,表明中国AI产业链头部公司正在进行深度协同。这表明,或许早在DeepSeek-V3.2发布之前 ,寒武纪就在技术方面与DeepSeek进行沟通,并启动相关适配研发工作。
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