来源：
中国基金报
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。
（中国基金报）
文章转载自东方财富
