被稱為“價格屠夫”的DeepSeek再次揮刀降價了。

9月29日晚間，DeepSeek宣布正式發布 DeepSeek-V3.2-Exp模型，性能仍是穩步提升，但出乎意料的是，調用價格大幅降低，尤其輸出價格大降75%，業界人士表示“這很難卷得過”。DeepSeek提到，在新價格政策下，開發者調用DeepSeek API的成本將降低50%以上。

具體來看，輸入價格上，緩存命中時，DeepSeek-V3.2-Exp從0.5元/百萬tokens降至0.2元/百萬tokens，緩存未命中的價格則從4元/百萬tokens降為2元/百萬tokens；輸出價格上，從12元/百萬tokens直接降到了3元/百萬tokens。

降價原因方面，DeepSeek介紹是得益于新模型服務成本的大幅降低。V3.2-Exp是一個實驗性（Experimental）的版本，作為邁向新一代架構的中間步驟，在 V3.1-Terminus 的基礎上這一模型引入了 DeepSeek Sparse Attention（一種稀疏注意力機制），針對長文本的訓練和推理效率進行了探索性的優化和驗證。

簡單來說，因為實現了細粒度稀疏注意力機制，在幾乎不影響模型輸出效果的前提下，可以實現長文本訓練和推理效率的大幅提升。

DeepSeek介紹，為了嚴謹地評估引入稀疏注意力帶來的影響，團隊將 DeepSeek-V3.2-Exp 的訓練設置與 V3.1-Terminus 進行了嚴格的對齊。在各領域的公開評測集上，DeepSeek-V3.2-Exp 的表現與 V3.1-Terminus 基本持平。

目前，DeepSeek-V3.2-Exp 模型已在Huggingface與魔搭開源，官方App、網頁端、小程序均已同步更新為DeepSeek-V3.2-Exp。API 的模型版本已經更新為 DeepSeek-V3.2-Exp，訪問方式保持不變。

此外，為支持社區研究，DeepSeek 還開源了新模型研究中設計和實現的 GPU 算子，包括 TileLang 和 CUDA 兩種版本。團隊建議社區在進行研究性實驗時，優先使用基于 TileLang 的版本，以便于調試和快速迭代。

值得一提的是，就在9月22日，DeepSeek才發布了DeepSeek-V3.1-Terminus模型，Terminus在拉丁語里是終點、界限的意思，當時業界猜測這是否會是V3系列的終極版本，并期待下一個發布的將是大版本更新，目前看起來這個猜測并不成立。

在年初海內外出圈后，DeepSeek每一次更新都成為業界矚目的焦點，但這幾個月以來DeepSeek幾次更新都是小版本的迭代，關于V4和R2的呼聲也越來越多。在DeepSeek這次 X平臺上的官宣帖子下，就有海外網友詢問“什么時候可以期待下一個V4和R2的版本”，很快有網友回復表示，結合這次發布來看近期并不會看到。