DeepSeek 刚刚发布了新模型——DeepSeek-V3.2-Speciale！

从分数上看就是 DeepSeek-V3.2-Exp 的优化版本了，数学能力测试的AIME25 直接刷到了99.2 % 已经刷爆了，SWE-Bench Verified 也来到了 73.1， 距离claude-sonnet-4.5 的77.2 还有一些距离。

给大家整理了本次发布的重点内容，最重要的还是DeepSeek自己搞了个优化的稀疏注意力 （稀疏注意力都是用来优化长上下文的，能在超长上下文中表现良好，并且节省资源）。原生上下文长度来到了163K。

其次我觉得最重要的是大规模智能体任务合成这个，现在大模型进化速度最大的限制其实是训练材料，人工产生的已经很难满足大模型训练了，而DeepSeek探索出了一个自动合成Agent任务训练数据的方法，这对大模型性能短时间迅速提升有至关重要的作用。

另外还提到了可扩展强化学习框架，这个光从模型卡中介绍看不到具体细节，目前他们的技术报告还没上传，等上传后我给大家带来详细解读。

以及，俺正在测了！稍后为大家带来DeepSeek-V3.2-Speciale编程能力实测！

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