DeepSeek-V3.2-Exp来了，API价格再度大幅下调

主要观点总结

新的价格政策下，DeepSeek API的成本降低了50%以上。DeepSeek发布了V3.2-Exp模型，该模型引入了DeepSeek Sparse Attention机制，针对长文本的处理效率进行了优化。该模型已在Huggingface与魔搭平台开源，并且已同步更新至官方App、网页端及小程序。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek API成本降低

新的价格政策使得开发者调用DeepSeek API的成本降低了50%以上。

关键观点2: DeepSeek V3.2-Exp模型发布

该模型在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention机制，针对长文本的处理效率进行了探索性的优化和验证。

关键观点3: DeepSeek Sparse Attention机制的核心创新

该机制实现了细粒度的稀疏注意力机制，能够在几乎不影响模型输出质量的前提下，大幅提高长文本的处理效率。

关键观点4: V3.2-Exp模型的表现和开源

V3.2-Exp模型已在各大公开评测集上的表现与V3.1-Terminus几乎持平，并且已在Huggingface与魔搭平台开源。

关键观点5: DeepSeek的联络和开源鼓励

DeepSeek鼓励用户通过线索投稿邮箱或微博提供线索，并支付相应报酬。同时，V3.2-Exp版本已同步更新至官方App、网页端及小程序。

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