国产AI软硬协同加速:DeepSeek新模型上线 一众芯片厂商官宣Day 0适配

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作者：微信文章


9月29日晚间，国产人工智能（AI）技术厂商深度求索（DeepSeek）宣布正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型，正如其名称所示的那样，这是一个基于V3.2实验性（Experimental）的版本。

作为迈向新一代架构的中间步骤，Deepseek V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。

据介绍，DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。



为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响，我们特意把 DeepSeek-V3.2-Exp 的训练设置与 V3.1-Terminus 进行了严格的对齐。在各领域的公开评测集上，DeepSeek-V3.2-Exp 的表现与 V3.1-Terminus 基本持平。



目前，Deepseek官方 App、网页端、小程序均已同步更新为 DeepSeek-V3.2-Exp，同时 API 大幅度降价。

国产AI软硬件的生态协同正呈现加速之态势。

昨日，DeepSeek-V3.2-Exp大模型一经发布，几家芯片厂商便完成“Day 0适配”。

据“华为计算”微信公众号消息，昇腾已快速基于vLLM/SGLang等推理框架完成适配部署，实现DeepSeek-V3.2-Exp 0day支持，并面向开发者开源所有推理代码和算子实现。

寒武纪在官方微信号宣布，已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配。依托DeepSeek Sparse Attention机制，叠加寒武纪的极致计算效率，可大幅降低长序列场景下的训推成本。

海光信息宣布，其DCU实现对DeepSeek-V3.2-Exp的无缝适配+深度调优，DeepSeek-V3.2-Exp在海光DCU上展现出优异的性能，同时验证海光DCU高通用性、高生态兼容度及自主可控的技术优势。

在国内硬件厂商逐步发力的同时，互联网大厂也与之“双向奔赴”。9月16日，腾讯云宣布已全面适配主流国产芯片，并积极投身开源社区，参与并回馈其中；在日前举办的2025阿里云栖大会上，吴泳铭指出，通义千问将选择开放路线，旨在吸引更多第三方GPU和交换机厂商加入，共同构建一个支持异构计算的开放算力体系。

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