文章摘要
【关 键 词】 AI模型、强化学习、算力优化、自我验证、开源闭源
OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever近期提出，过去五年依赖算力堆叠模型的”规模时代”正面临瓶颈，单纯扩大模型规模难以实现质变。然而DeepSeek通过V3.2系列模型的发布，展示了强化学习与优化方法在突破瓶颈方面的潜力。研究员Zhibin Gou明确表示，训练后的瓶颈应通过优化方法和数据解决，而非等待更好的基础模型。
V3.2作为日常主力模型，在保持性能的同时显著提升了效率。其核心创新是引入DeepSeek稀疏注意力(DSA)技术，将计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)。测试显示，该模型在多项基准测试中达到GPT-5水平，同时输出Token量大幅减少。更重要的是，V3.2首次实现了思考模式与工具调用的融合，突破了传统推理模型的限制。通过构建包含1800+环境和85000+复杂指令的大规模Agent任务合成流水线，DeepSeek验证了合成数据对强化学习效果的关键作用。
V3.2-Speciale作为极限推理版本，放宽长度限制以鼓励深度思考。尽管输出Token量是竞品的3-5倍，但得益于DSA和定价策略，其使用成本仅为GPT-5的1/25。该模型将Math-V2的”生成器-验证器”架构扩展到通用领域，验证了”过程监督”的泛化能力。这种自我验证机制不只追求答案正确，更强调推理过程的严谨性，为高阶逻辑任务提供了新范式。
技术报告指出，开源模型与闭源模型的性能差距正在扩大而非缩小，主要短板在于长序列效率、后训练算力投入和Agent泛化能力。DeepSeek承认V3.2的世界知识广度仍落后于顶尖闭源模型，但选择通过方法论创新而非单纯扩大预训练来弥补差距。报告展望了未来模型的发展方向：具备多模态感知、长期记忆和真实环境在线学习能力的自我进化系统。
当前面临的关键挑战是算力资源问题。在英伟达高端芯片供应受限的背景下，下一代模型所需的算力来源成为悬念。如果算力缺口能够解决，结合已验证的创新方法论，完全形态的DeepSeek下一代模型可能突破传统语言模型的边界，实现更接近通用人工智能的系统能力。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2537字 | 11分钟 ]
【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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