Sebastian Raschka 的新博客文章：A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2
magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek

一篇长文，深入分析了 DeepSeek 系列模型（特别是 V3 和 V3.2）的技术演进。DeepSeek-V3/V3.2 如何通过引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 机制，利用“闪电索引器”实现对长文本的智能筛选与稀疏计算，从而打破了传统注意力机制的效率瓶颈；结合其独特的 MoE 架构与 MLA 技术，DeepSeek 成功在保持高性能的同时显著降低了推理成本与显存占用，证明了通过算法层面的极致优化，开源模型完全具备以更低资源消耗挑战顶尖闭源模型的能力。

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