DeepSeek雙模型發布：話少助手+偏科天才
12月1日，DeepSeek（深度求索公司）同時發布兩個正式版模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。在公開推理測試中，V3.2水平達到了開放人工智能公司（OpenAI）今年8月推出的大模型GPT-5水平，略低于谷歌（Google）的Gemini3 Pro，國產大模型再一次吸引全球目光。
兩款模型各有所長
“簡單來說，區別于聊天機器人式大模型，DeepSeek-V3.2更像一位‘話少活好’的助手。”DCCI互聯網研究院院長、中國社會科學院大學數字中國研究院特聘研究員劉興亮解釋道，這位助手主打高性價比與日常使用，具備更強的推理能力和智能體（Agent）能力，未來有望成為“數字勞動力”，完成自動生成報表、編寫代碼等復雜工作。
而V3.2-Speciale更像一位“偏科”的科研天才，專攻高難度數學問題求解、學術研究邏輯驗證、編程競賽解題等，旨在將開源模型推理能力推向極致。
工業和信息化部信息通信經濟專家委員會委員盤和林表示，新模型有兩個質的突破：引用DSA（領域專用架構）和思考型工具調用技術。
盤和林用了一個形象的比喻解釋DSA技術：“如果把大模型比作圖書管理員，以往舊模型在找書時，每次都要從頭一本一本找，詞元消耗多且效率低。而DSA讓它只需檢索最關鍵信息，可以大幅縮小書架尋找范圍，進而提升效率、降低消耗。”
思考型工具調用技術，則瞄準大模型“一思考手就停”的短板。“此前大模型多限于單輪問答，無法像人類一樣，在解決復雜問題時進行多輪思考和查閱資料。”盤和林說，“這項新技術讓模型得到指令后，能先思考再調用代碼執行、數據庫查詢等工具接口，然后根據結果繼續思考、再次調用，如此交替反復，并保留記錄供后續推理使用。”
“這是DeepSeek首次將思考融入工具使用，改變了以往模型依賴人‘喂’數據的發展范式，實現AI的自我訓練和進化。”盤和林說。
開源模型大有可為
過去一年，大語言模型快速發展，以Google、OpenAI等為代表的閉源社區在復雜任務中表現得愈發優越，而開源社區受制于架構、資源分配及智能體能力等方面的關鍵缺陷，與閉源社區性能差距進一步擴大。
DeepSeek團隊稱，這是他們發布新模型的根本動力來源。
劉興亮認為，新模型縮小了當前開源模型與閉源模型間的差距，證明了閉源大模型的巔峰并非不可逾越，為我國乃至全球開源大模型的發展注入強心劑。
盤和林表示，從今年初發布R1大模型，以深度思考模式和超低成本預算實現中國人工智能發展彎道超車后，DeepSeek的發展主線始終聚焦實用性和泛化能力，讓“趕超閉源”從美好愿景變為閉源廠商的現實壓力。“最重要的是，DeepSeek為全球開發者提供了一個強大、可控且經濟的模型底座，助力大語言模型融入千行百業、形成商業閉環。”他說。
同時，盤和林也提醒，新模型為大語言模型帶來了新的治理難題。“需警惕工具調用風險，以及學術造假、自動化生成代碼漏洞、產業不公平競爭等挑戰，推動開源模型向‘少說話多辦事更安全’躍升。”
據悉，DeepSeek的官方網頁端、App和API（應用程序編程接口）均已更新為正式版DeepSeek-V3.2，但Speciale版本目前僅以臨時API服務形式開放，供社區評測與研究。
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