逸富盈策略 “价格屠夫”DeepSeek上线，新模型成本下降超50%

被称为“价格屠夫”的DeepSeek再次挥刀降价了逸富盈策略。

9月29日晚间，DeepSeek宣布正式发布 DeepSeek-V3.2-Exp模型，性能仍是稳步提升，但出乎意料的是，调用价格大幅降低，尤其输出价格大降75%，业界人士表示“这很难卷得过”。DeepSeek提到，在新价格政策下，开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。

具体来看，输入价格上，缓存命中时，DeepSeek-V3.2-Exp从0.5元/百万tokens降至0.2元/百万tokens，缓存未命中的价格则从4元/百万tokens降为2元/百万tokens；输出价格上，从12元/百万tokens直接降到了3元/百万tokens。

降价原因方面，DeepSeek介绍是得益于新模型服务成本的大幅降低。V3.2-Exp是一个实验性（Experimental）的版本，作为迈向新一代架构的中间步骤逸富盈策略，在 V3.1-Terminus 的基础上这一模型引入了 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。

简单来说，因为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，可以实现长文本训练和推理效率的大幅提升。

DeepSeek介绍，为了严谨地评估引入稀疏注意力带来的影响，团队将 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-V3.2-Exp 模型已在Huggingface与魔搭开源逸富盈策略，官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp。API 的模型版本已经更新为 DeepSeek-V3.2-Exp，访问方式保持不变。

此外，为支持社区研究，DeepSeek 还开源了新模型研究中设计和实现的 GPU 算子，包括 TileLang 和 CUDA 两种版本。团队建议社区在进行研究性实验时，优先使用基于 TileLang 的版本，以便于调试和快速迭代。

值得一提的是，就在9月22日，DeepSeek才发布了DeepSeek-V3.1-Terminus模型，Terminus在拉丁语里是终点、界限的意思，当时业界猜测这是否会是V3系列的终极版本，并期待下一个发布的将是大版本更新，目前看起来这个猜测并不成立。

在年初海内外出圈后，DeepSeek每一次更新都成为业界瞩目的焦点，但这几个月以来DeepSeek几次更新都是小版本的迭代，关于V4和R2的呼声也越来越多。在DeepSeek这次 X平台上的官宣帖子下，就有海外网友询问“什么时候可以期待下一个V4和R2的版本”，很快有网友回复表示，结合这次发布来看近期并不会看到。

举报第一财经广告合作，请点击这里此内容为第一财经原创，著作权归第一财经所有。未经第一财经书面授权，不得以任何方式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。第一财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系第一财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者