国内两大AI巨头DeepSeek（深度求索） 、寒武纪罕见同步发布相关重要事项。
DeepSeek官方微信号9月29日18:07发文称 ，“今天 ，我们正式发布 DeepSeek-V3.2-Exp模型，这是一个实验性（Experimental）的版本 。作为迈向新一代架构的中间步骤 ，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 。目前，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 ，欢迎广大用户体验测试并向我们反馈意见。”
DeepSeek表示 ，“在新的价格政策下，开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上 。目前API的模型版本为DeepSeek-V3.2-Exp ，访问方式保持不变 。 ”
仅仅4分钟后 ，即18:11，寒武纪旗下的微信公众号“寒武纪开发者 ”发布文章称：“2025年9月29日 ，寒武纪已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配 ，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。代码地址和测试步骤见文末，开发者可以在寒武纪软硬件平台上第一时间体验DeepSeek-V3.2-Exp的亮点。”
寒武纪表示 ，公司一直高度重视大模型软件生态建设 ，支持以DeepSeek为代表的所有主流开源大模型 。借助长期活跃的生态建设和技术积累，寒武纪得以快速实现对DeepSeek-V3.2-Exp这一全新实验性模型架构的day 0适配和优化 。
寒武纪称 ，公司一直重视芯片和算法的联合创新 ，致力于以软硬件协同的方式，优化大模型部署性能，降低部署成本。
此前 ，寒武纪对DeepSeek系列模型进行了深入的软硬件协同性能优化 ，达成了业界领先的算力利用率水平 。针对本次的DeepSeek-V3.2-Exp新模型架构，寒武纪通过Triton算子开发实现了快速适配 ，利用BangC融合算子开发实现了极致性能优化 ，并基于计算与通信的并行策略，再次达成了业界领先的计算效率水平 。
“依托DeepSeek-V3.2-Exp带来的全新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，共同为客户提供极具竞争力的软硬件解决方案。 ”寒武纪强调 。
在业内人士看来 ，此种同步发布适配的动作 ，表明中国AI产业链头部公司正在进行深度协同 。这表明，或许早在DeepSeek-V3.2发布之前 ，寒武纪就在技术方面与DeepSeek进行沟通 ，并启动相关适配研发工作。
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