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DeepSeek-V3.2：推动开源大语言模型的前沿探索

摘要翻译

我们推出 DeepSeek-V3.2，这是一款兼顾高计算效率与卓越推理、智能体性能的模型。其核心技术突破如下：（1）DeepSeek 稀疏注意力（DSA）：我们提出一种高效的注意力机制 DSA，在长上下文场景中大幅降低计算复杂度的同时，保持模型性能不下降。（2）可扩展强化学习框架：通过构建稳健的强化学习协议并扩大训练后计算规模，DeepSeek-V3.2 的性能与 GPT-5 相当。值得注意的是，我们的高计算量变体 DeepSeek-V3.2-Speciale 性能超越 GPT-5，推理能力与 Gemini-3.0-Pro 持平，在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（IOI）中均取得金牌成绩。（3）大规模智能体任务合成管道：为将推理能力融入工具使用场景，我们开发了一种新型合成管道，可系统性地大规模生成训练数据。该方法支持可扩展的智能体训练后优化，显著提升了模型在复杂交互环境中的泛化能力和指令遵循稳健性。

论文解读

DeepSeek-V3.2 的核心技术突破集中在高效注意力机制、可扩展强化学习、大规模智能体任务合成三大方向，成果涵盖推理 / 智能体性能对标顶级闭源模型、国际竞赛金牌认证、推理成本显著降低，论文中的 6 张核心图表直观验证了这些技术优势与性能提升。

一、核心技术突破

1. DeepSeek 稀疏注意力（DSA）

核心设计：由 “闪电索引器” 和 “细粒度 token 选择机制” 组成，基于 MLA 的 MQA 模式实现。

技术创新：通过索引分数筛选 top-k 键值对（每 query 选 2048 个），将核心注意力复杂度从 O (L²) 降至 O (Lk)（k≪L），同时闪电索引器采用 FP8 精度和少量头数，兼顾效率与性能。

解决问题：突破传统稠密注意力在长序列（128K token）场景下的效率瓶颈，支持低成本长上下文推理。

2. 可扩展强化学习（RL）框架

核心设计：基于 Group Relative Policy Optimization（GRPO），新增四大优化策略。

• 无偏 KL 估计：修正 K3 estimator，消除梯度偏差，稳定训练收敛。
• 离线序列掩码：过滤高 divergence 的负优势序列，减少训练噪声。
• 保持路由（Keep Routing）：固定 MoE 模型的专家路由路径，避免训练 - 推理不一致。
• 保持采样掩码（Keep Sampling Mask）：统一新旧策略的动作空间，保障语言一致性。

资源投入：训练后计算预算超预训练成本的 10%，为高性能提供算力支撑。

解决问题：突破开源模型训练资源不足的限制，实现推理与智能体能力的规模化提升。

3. 大规模智能体任务合成管道

核心设计：分 “冷启动” 和 “大规模合成” 两阶段，生成多类型智能体任务。

规模数据：覆盖 4 类智能体（代码 / 搜索 / 通用 / 代码解释器），包含 1827 个环境、85000 + 复杂提示，其中搜索代理 50275 个任务、代码代理 24667 个任务。

合成逻辑：任务 “难解决但易验证”，通过自动环境构建、工具集扩展、难度迭代提升，生成 < 环境 - 工具 - 任务 - 验证器 > 四元组。

解决问题：弥补开源模型在工具使用场景下的泛化能力和指令遵循稳健性短板。

二、关键成果

1. 性能对标顶级模型

推理能力：在 MMLU-Pro（85.0）、AIME 2025（93.1%）、HMMT 2025（92.5%）等基准上接近 GPT-5-High，Speciale 变体在 HMMT Feb 2025 达 99.2%，超越 Gemini-3.0-Pro（97.5%）。

智能体能力：Terminal Bench 2.0 准确率 46.4%、SWE-Verified 解决率 73.1%，显著领先开源模型；BrowseCompZh（中文搜索）准确率 65.0%，超过 GPT-5-High（63.0%）。

效率优势：长序列（128K token）推理成本较 V3.1-Terminus 降低 30%-66%，兼顾性能与部署成本。

2. 国际竞赛金牌认证

DeepSeek-V3.2-Speciale（高计算量变体）在四大顶级竞赛中获金牌：

• IMO 2025：35/42 分（满分 42），排名前列。
• IOI 2025：492/600 分，位列第 10 名。
• ICPC 世界总决赛 2025：解决 12 题中的 10 题，排名第 2。
• CMO 2025：102/126 分，获金牌。

关键意义：开源模型首次在国际顶级数学 / 编程竞赛中达到金牌水平，打破闭源模型垄断。

3. 智能体泛化能力跃升

合成任务训练效果：仅用合成智能体数据训练的模型，在 Tau²-Bench、MCP-Mark 等基准上较 SFT 模型提升 15%-28%，验证了合成数据的泛化价值。

跨场景适配：支持代码解释器（Jupyter Notebook）、web 搜索、GitHub 问题修复等真实工具，在多语言（Python/Java/C++ 等）代码任务中表现稳定。

三、核心图片深度解读

图1：模型基准测试对比图

图表定位：横向对比 DeepSeek-V3.2 系列与 GPT-5、Gemini 等模型的推理 / 智能体能力。

关键数据：

• 推理能力：Speciale 变体在 Codeforces（2701 分）接近 Gemini-3.0-Pro（2708 分），HMMT 2025（99.2%）排名第一。
• 智能体能力：DeepSeek-V3.2 在 SWE Verified（73.1%）、Tool Decathlon（35.2%）领先开源模型，缩小与闭源模型差距。

解读结论：模型在 “推理精度” 和 “智能体工具使用” 两大核心场景均实现开源模型的突破，Speciale 变体已跻身顶级模型行列。

图 2：DSA 注意力架构图

图表定位：展示 DSA 在 MLA 框架下的实现逻辑，绿色部分为核心创新点。

关键流程：

输入 token 经 RoPE 编码后，拆分出查询向量（c_t^{Q）和键向量（c_t}KK、k_t^R）。

闪电索引器计算索引分数 I_t,s，筛选 top-k 键值对（c_s）。

多查询注意力（MQA）基于筛选后的稀疏键值对计算输出 u_t。

解读结论：架构通过 “先筛选后计算” 的稀疏逻辑，在不损失性能的前提下降低计算量，为长序列推理提供硬件友好的实现方案。

图 3：推理成本对比图

图表定位：对比 V3.1-Terminus 与 V3.2 在 Prefilling（预填充）和 Decoding（解码）阶段的成本。

关键数据：

• Prefilling（128K token）：V3.2 成本约 0.4 美元 / 百万 token，较 V3.1（0.6 美元）降低 33%。
• Decoding（128K token）：V3.2 成本约 0.8 美元 / 百万 token，较 V3.1（2.4 美元）降低 66%。

解读结论：DSA 的稀疏优化 + FP8 实现，使长序列推理成本大幅下降，解决了开源模型 “长上下文能力 = 高成本” 的痛点，具备实际部署价值。

图 4：工具使用中的思考上下文管理图

图表定位：展示多轮工具交互中 “思考内容” 的保留策略，解决 token 低效问题。

核心规则：

仅当新用户消息进入时，才丢弃历史思考内容；工具输出追加时，保留思考内容。

丢弃思考内容时，保留工具调用历史和结果。

解读结论：策略避免了 “每轮工具调用都重新推理” 的冗余，在 128K 上下文窗口内提升了工具交互的 token 利用率，间接增强复杂任务解决能力。

图 5：合成任务 RL 训练效果图

图表定位：验证 “仅用合成智能体数据训练” 对模型性能的提升。

关键对比：

横轴：训练步数，纵轴：基准测试分数（Tau²-Bench/MCP-Mark 等）。

结论：合成数据训练的模型较 SFT 模型（未经过 RL）提升显著，且优于 “仅代码 / 搜索场景 RL 训练” 的模型。

解读结论：大规模合成任务为智能体训练提供了低成本、高泛化的数据源，证明 “难解决但易验证” 的合成任务是提升开源模型智能体能力的关键路径。

图 6：搜索代理上下文管理策略对比图

图表定位：对比不同 “长序列扩展策略” 在 BrowseComp 基准上的性能与步数。

关键数据：

• Discard-all 策略：准确率 67.6%，所需步数仅 300 左右，效率最优。
• Summary 策略：准确率 60.2%，但需 364 步，效率较低。
• 并行策略（Parallel-fewest-step）：准确率接近但步数更高。

解读结论：“丢弃全部工具历史” 的简单策略在搜索场景中表现最优，说明合理的上下文管理可在不增加过多计算量的前提下，突破 128K 上下文限制，提升长任务解决能力。

四、DSA（稀疏注意力）：解决长序列计算效率难题

解决的核心困难

传统稠密注意力（vanilla attention）的计算复杂度为 O (L²)，长序列（如 128K token）场景下算力消耗巨大，导致部署成本高、训练周期长，同时难以兼顾效率与性能。

其他替代方法

1. FlashAttention（显存优化型）：通过分块计算和显存访问优化，减少 IO 开销，但未降低时间复杂度（仍为 O (L²)）。
2. Longformer（滑动窗口注意力）：采用固定大小滑动窗口 + 全局 token，复杂度降至 O (LW)（W 为窗口大小），但全局依赖捕捉能力有限。
3. Linformer（低秩近似）：用低秩矩阵近似注意力矩阵，复杂度降至 O (Ld)（d 为隐藏层维度），但低秩假设可能损失部分语义关联。
4. Performer（随机特征映射）：通过正余弦随机映射将注意力核转化为可分解形式，复杂度 O (L√d)，但随机映射引入不确定性，推理精度波动。

优劣势对比

五、可扩展 RL 框架（GRPO 优化）：解决训练不稳定与算力不足难题

解决的核心困难

开源模型训练后算力投入不足，且传统 RL 训练存在梯度偏差、离线策略噪声、MoE 路由不一致等问题，导致训练不稳定、复杂任务性能提升有限。

其他替代方法

1. PPO（近端策略优化）：主流 RLHF 方法，通过 clip 函数限制策略更新幅度，避免训练震荡。
2. DPO（直接偏好优化）：无需 Reward Model（RM），直接通过偏好数据优化策略，训练流程简化。
3. QLoRA+RLHF：低秩适配 + 传统 RLHF，降低显存消耗，适合小算力场景。
4. 多阶段 RL 训练：分阶段优化推理、智能体、人类对齐能力，流程清晰但易出现灾难性遗忘。

优劣势对比

六、大规模智能体任务合成管道：解决数据稀缺与泛化差难题

解决的核心困难

智能体训练需要大量 “工具使用 + 推理” 联动数据，真实数据存在隐私风险、获取成本高、覆盖场景有限等问题，导致开源模型泛化能力弱、指令遵循稳健性差。

其他替代方法

1. 真实用户交互数据收集：从产品场景中采集真实用户与智能体的交互数据，数据分布贴合实际使用场景。
2. 人工标注智能体任务：专业标注团队设计工具使用流程与验证标准，数据质量高、逻辑严谨。
3. 公开数据集微调（SFT）：基于现有公开工具数据集（如 ToolBench、WebShop）直接微调，成本低、周期短。
4. 闭源模型蒸馏：用 GPT-4/Gemini 等闭源模型生成智能体任务数据，再蒸馏给开源模型，数据质量高。

优劣势对比

七、对 AI 未来发展的关键影响

1. 开源模型打破闭源垄断，重塑行业格局

• 技术层面：首次实现开源模型在国际顶级竞赛（IMO/IOI/ICPC）的金牌级表现，证明开源模型通过架构优化、算力投入和数据合成，可对标闭源前沿模型（Gemini-3.0-Pro），打破 “闭源 = 高性能” 的固有认知。
• 生态层面：降低高端 AI 能力的获取门槛，中小团队无需依赖闭源模型 API，可基于开源的 DeepSeek-V3.2 开发高性价比的推理、智能体应用，推动开源生态与闭源体系的平衡竞争。
• 研究层面：开源的 DSA 注意力机制、GRPO 优化框架等技术，为行业提供了 “高效架构 + 稳定训练 + 规模化数据” 的可复用方案，加速全行业技术迭代。

2. 长上下文与智能体效率革命，拓展应用边界

• 长序列场景普及：DSA 将长上下文（128K token）推理成本降低 33%-66%，解决了 “长上下文能力 = 高部署成本” 的痛点，推动文档分析、多轮对话、代码库理解等长文本应用规模化落地。
• 智能体开发范式革新：大规模智能体任务合成管道（1827 个环境 + 85000 + 提示）验证了 “难解决但易验证” 的合成数据价值，形成 “数据合成→RL 训练→泛化提升” 的闭环，降低智能体训练对真实数据的依赖，成为中小团队开发复杂工具型 AI 的主流路径。
• 算力利用效率提升：可扩展 RL 框架（超 10% 预训练成本的训练后算力投入）证明 “精准算力分配 + 稳定训练策略” 能高效提升模型性能，为后续大模型训练提供 “算力 - 效果” 的最优解参考。

3. 推动 AI 向 “高效推理 + 通用智能体” 演进

• 推理能力平民化：Speciale 变体在数学、编程竞赛中的突破，说明开源模型可通过专项优化（如放松长度约束、融合数学推理数据集）实现高端推理能力，推动 AI 在科研、教育、工程等领域的深度应用。
• 智能体泛化能力提升：合成任务覆盖代码、搜索、通用工具等多场景，训练出的模型能适配真实世界的长尾任务，加速 AI 从 “特定场景工具” 向 “通用交互智能体” 演进。
• 技术融合趋势：将 “稀疏注意力（效率）”“强化学习（性能）”“任务合成（泛化）” 三位一体整合，为后续大模型提供了 “效率 - 性能 - 泛化” 的平衡设计范式，避免单一维度优化的短板。

八、核心局限性

1. 模型固有局限：知识与效率的硬约束

• 世界知识广度不足：由于总训练算力（FLOPs）少于闭源模型，模型的世界知识覆盖范围仍有差距，在需要海量常识、跨领域融合的任务中表现逊于 Gemini-3.0-Pro 等闭源模型。
• token 效率偏低：DeepSeek-V3.2 需更长的推理轨迹（更多 token）才能匹配闭源模型的输出质量，Speciale 变体尤为明显（如 Codeforces 推理需 77k token，远超 Gemini-3.0-Pro 的 22k），增加了部署 latency 和成本。
• 复杂任务解决能力有限：在多步骤、高不确定性的真实场景（如复杂软件调试、跨工具联动决策）中，仍落后于闭源模型，核心原因是合成数据与真实场景存在微小分布偏移，且模型对 “复杂约束的全局优化” 能力不足。

2. 技术落地的约束：适配性与复用性挑战

• 架构适配门槛高：DSA 基于 MLA 的 MQA 模式实现，需配合特定的训练流程（稠密预热 + 稀疏适配），现有主流 Transformer 架构难以直接复用，限制了技术的快速普及。
• 训练资源依赖：可扩展 RL 框架需要超 10% 预训练成本的算力投入，中小团队难以复制这种 “大规模训练后优化” 的模式，技术优势仍集中在具备算力资源的机构。
• 合成数据的局限性：尽管合成任务泛化性强，但部分场景（如高隐私行业的工具交互、情感化多轮对话）仍依赖真实数据，合成管道难以覆盖所有复杂交互场景，存在 “技术偏科”。

3. 应用场景的边界限制

• 实时性场景适配不足：token 效率偏低导致解码速度较慢，难以满足实时客服、自动驾驶交互等对 latency 敏感的场景需求。
• 低算力设备部署困难：DSA 虽降低了长序列计算成本，但模型整体复杂度仍较高，在边缘设备、低算力服务器上的部署仍受限制，难以实现 “高效 + 轻量化” 的平衡。

​最后

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