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 。
（文章来源：中国基金报）
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