免费开源 DeepSeek V3.2 Exp AI LLM 首次亮相，降低计算成本，帮助企业节省更多成本
DeepSeek发布了最新的人工智能大型语言模型DeepSeek-V3.2-Exp，大幅降低了计算成本。这一优化帮助在应用程序中使用该公司应用程序接口（API）的企业节省了成本，同时提供了对智能人工智能的访问，该人工智能在全球发布的最强大 LLM 中排名第 11 位。
这是通过使用新的 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 设计来实现的，该设计的重点是索引标记，而不是像传统的人工智能转换器那样与其他标记一起索引，而是只索引最相关的标记。这样，人工智能就能以更少的内存使用量更快地处理输入文本，最高可达 128K 标记窗口。
应用程序开发人员通过 DeepSeek V3.2 Exp 的公共应用程序接口访问 DeepSeek V3.2 Exp 时，可以预期支付的费用将比前一版本低 50%，同时还能在标准化人工智能基准测试中保持相当的性能。
400 GB AI LLM 可从 Hugging Face 免费下载，也可在功能强大的计算机上本地运行。并在功能强大的计算机上本地运行https://developers.redhat.com/articles/2025/10/03/deepseek-v32-exp-vllm-day-0-sparse-attention-long-context-inference#.这样做的读者需要一个具有多个Nvidia H100/H200/H20 GPU 的系统，或者至少需要一台NVIDIA B200/GB200 服务器，因为该型号需要 1.5 TB 以上的 VRAM。
想要在家用台式机上运行DeepSeek v3.2的读者需要等到Hugging Face上发布量化模型，，例如unsloth为v3.1制作的这个模型。并拥有至少 24 GB 内存的 GPU，如亚马逊上的 Nvidia 5090。
