一、AI 圈深夜地震：DeepSeek 开启开源大模型新纪元

（一）岁末压轴：一场改写行业认知的发布会

2025 年 12 月 1 日晚，当大多数人还沉浸在日常的琐碎与忙碌中时，AI 领域却迎来了一场足以改写行业发展轨迹的发布会。DeepSeek，这家自成立以来便备

受瞩目的人工智能公司，以 “推理革命” 为主题，在线上平台隆重推出了 DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 双模型。

这场发布会被业内人士戏称为 “AI 界跨年彩蛋”，并非毫无缘由。在 AI 技术飞速发展的当下，模型的更新迭代速度日益加快，新的模型层出不穷。然而，

DeepSeek 此次的发布，却如同在平静湖面投下一颗巨石，激起千层浪。它打破了长期以来闭源巨头在性能上的绝对主导地位，让人们看到了开源模型的无限

潜力；更以一种开放、共享的姿态，向全球宣告：中国 AI 已不再是跟在他人身后亦步亦趋的追随者，而是成长为有能力重塑行业规则的引领者。

从发布会现场来看，无论是精心设计的演示环节，还是深入浅出的技术讲解，都展现出 DeepSeek 团队的深厚技术底蕴与对产品的极致追求。发布会上，

DeepSeek 不仅详细介绍了两款模型的核心特性、技术突破点，还通过一系列权威评测数据与实际应用案例，直观地展示了模型的强大性能。这不仅让专业

人士对模型的技术细节有了更深入的了解，也让普通大众对 AI 技术的未来发展有了更清晰的认知。

（二）双雄登场：重新定义大模型价值坐标系

随着 DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 的正式亮相，AI 大模型领域的价值坐标系被重新定义。这两款模型犹如两颗璀璨的明星，在各自的领域闪

耀着独特的光芒，为不同需求的用户提供了多样化的选择。

DeepSeek-V3.2，作为一款主打通用推理的模型，旨在为广大用户提供高效、稳定的日常服务。其核心定位是成为企业级智能体的首选，能够在各种复杂的

业务场景中发挥关键作用。它的技术突破点在于引入了 DSA 稀疏注意力机制，这一创新技术彻底改变了传统 Transformer 模型在处理长文本时的计算方式。

传统模型在面对长文档时，需要计算所有 token 之间的关联，导致计算量呈指数级增长，效率低下且成本高昂。而 DSA 稀疏注意力机制则像是给模型配备了

一套 “闪电索引器”，能够先快速扫描找出关键信息，再仅对 1% 的重要内容进行深度阅读，将计算复杂度从 O (L²) 降低到近乎 O (L)。这一优化使得 

DeepSeek-V3.2 在处理长文本时，不仅推理成本大幅降低，而且推理速度和准确性都得到了显著提升。在实际应用中，无论是智能客服、文档处理还是数据

分析，DeepSeek-V3.2 都能够快速理解用户需求，并给出准确、详细的回答，展现出强大的通用推理能力。

DeepSeek-V3.2-Speciale 则是 DeepSeek 团队为追求极致推理能力而打造的一款模型，堪称 “科研级数学推理” 的利器。它的目标是将开源模型的推理能

力推向极限，探索模型能力的边界。为了实现这一目标，该模型在技术上实现了两大关键突破：一是无惩罚深度思考，这使得模型能够在推理过程中不受限

制地进行深度思考，挖掘问题的本质；二是集成了强大的数学引擎，结合了 DeepSeek-Math-V2 的定理验证模块，大大增强了模型在数学推理和证明方面的

能力。在性能表现上，DeepSeek-V3.2-Speciale 在 MMLU（多任务语言理解）、HumanEval（代码生成）等基准测试中追平 Gemini-3.0-Pro，更以 83.3% 

的 IMO2025 盲测成绩成为首个达金牌线的开源模型。这一成绩不仅证明了模型在数学推理领域的卓越能力，也让全球科研人员看到了开源模型在解决复杂

科学问题上的巨大潜力。在科研领域，DeepSeek-V3.2-Speciale 可以帮助科学家进行复杂的数学计算、定理证明和逻辑推理，为科研工作提供有力的支持。

（三）数据惊雷：开源模型首次跻身顶级梯队

在 AI 领域，数据是衡量模型性能的重要标准。DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 的发布，带来了一组足以震惊业界的数据，标志着开源模型首次

在核心推理能力上与闭源巨头平起平坐，成功跻身顶级梯队。

在权威测评中，DeepSeek-V3.2 展现出了令人惊叹的长文本处理能力。在 128K 长文本场景下，它与 GPT-5 表现相当，无论是对文本内容的理解、信息的提

取还是生成连贯、准确的回答，都毫不逊色。这一成绩的取得，离不开 DSA 稀疏注意力机制的强大支持。通过该机制，DeepSeek-V3.2 能够高效地处理长序

列数据，准确捕捉文本中的关键信息，实现了长文本处理能力的质的飞跃。这一突破不仅为用户提供了更好的长文档阅读和分析体验，也为企业级应用中的

大规模文本处理任务提供了更强大的解决方案。

DeepSeek-V3.2-Speciale 在多个关键基准测试中的表现同样出色。在 MMLU 测试中，它追平 Gemini-3.0-Pro，准确理解和回答了涉及多个领域的复杂问题，

展现出广泛的知识覆盖和强大的语言理解能力；在 HumanEval 代码生成测试中，它同样达到了与 Gemini-3.0-Pro 相当的水平，能够根据给定的任务描述生

成高质量、可运行的代码，为软件开发人员提供了有力的辅助工具。而最令人瞩目的是，在 IMO2025 盲测中，DeepSeek-V3.2-Speciale 以 83.3% 的成绩达

到金牌线，成为首个在该赛事中取得如此优异成绩的开源模型。这一成绩的背后，是模型强大的数学推理能力和深度思考能力的体现。它不仅能够解决复杂

的数学问题，还能够运用逻辑推理和创新思维，提出独特的解题思路和方法。这一突破对于数学教育、科研以及相关领域的发展都具有重要的意义，为数学

家和科研人员提供了新的研究工具和思路。

这些数据的公布，在 AI 界引起了轩然大波。长期以来，闭源模型凭借其强大的计算资源和先进的技术，在性能上一直占据着主导地位。而 DeepSeek 此次发

布的两款模型，以出色的性能表现打破了这一局面，证明了开源模型在技术创新和性能提升方面的巨大潜力。它们的出现，不仅为全球 AI 开发者和用户提供

了更多、更好的选择，也为开源社区的发展注入了强大的动力，推动 AI 技术朝着更加开放、共享、创新的方向发展。

二、三大颠覆性创新：解码 DeepSeek 技术突围密码

（一）DSA 稀疏注意力：长文本处理的范式革命

在人工智能领域，Transformer 架构无疑是一座具有里程碑意义的 “大厦”，它的出现彻底改变了自然语言处理以及其他诸多领域的技术格局。自 2017 年被

提出以来，Transformer 架构凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了众多大语言模型的核心架构。然而，随着应用场景的不断拓展和对模型性能要求的

日益提高，Transformer 架构在处理长文本时所面临的局限性也逐渐凸显出来。

传统 Transformer 架构的核心是自注意力机制（Self-Attention），这种机制通过计算输入序列中每个 token 与其他所有 token 之间的关联程度，来确定每个 

token 在当前位置的重要性。这一过程虽然能够捕捉到文本中的长距离依赖关系，但却付出了高昂的计算代价。其计算复杂度和内存复杂度均与序列长度 L 

的平方成正比，即 O (L²)。当处理长文本时，这种二次方增长的复杂度会迅速成为性能瓶颈，导致显存耗尽和计算延迟过高，限制了模型处理长序列的能力。

例如，在处理一篇包含 10000 个单词的文档时，传统注意力机制需要进行数亿次的计算，这不仅对硬件算力提出了极高的要求，也使得处理效率大幅降低。

为了克服这一限制，学术界与工业界都进行了大量的研究和探索，提出了多种稀疏注意力方案。这些方案旨在通过仅对部分 token 进行注意力计算，来减少

计算量和内存开销，从而提升模型的处理效率。然而，这些传统的稀疏注意力方案在实际应用中仍存在一些问题，如对模型性能的影响较大、计算效率提升不

够显著等。

在这样的背景下，DeepSeek 自研的 DSA（DeepSeek Sparse Attention）稀疏注意力机制应运而生，它的出现为长文本处理带来了一场范式革命。DSA 通过

筛选与当前任务高度相关的文本，而非对全部历史 token 进行全量注意力计算，从而显著提升运算效率。它主要包含两项关键技术：闪电索引器

（Lightning Indexer）和细粒度稀疏注意力（Fine-grained Sparse Attention）。

闪电索引器是 DSA 的 “先遣侦察兵”，负责快速、高效地为每个查询（Query）从海量候选的键（Key）中，识别出最可能相关的 Top-k 个键。它的实现方式

极为巧妙：首先，将原始高维度的 Query 和 Key 向量，通过一个独立的、可学习的线性层投影到极低的维度，例如 128 维。这一操作就像是给信息做了一次

 “精简打包”，使得后续的相似度计算变得异常高效。然后，使用低维投影后的向量进行高效相似度计算，为每个查询 token 计算 “与前文每个 token 的相

关性得分”，即索引得分。在这一过程中，选择 ReLU 激活函数，因为与 Softmax 等需要全局归一化的函数相比，ReLU 仅需进行一次简单的阈值操作，计算

成本低，大大提高了计算吞吐量。

基于闪电索引器输出的分数，细粒度稀疏注意力机制开始发挥作用。token 选择机制仅保留 Top-k 索引分数对应的键值对（KV），再通过注意力机制计算最终

输出。通过这一机制，核心注意力的计算复杂度从 O (L²) 成功降至 O (L*k)，其中 k 远小于 L。在 DeepSeek-V3.2 的训练中，k 值设为 2048，也就是说即使处

理 128K 长度的文本，每个查询 token 也只需与 2048 个最相似的 token 计算注意力。这种两阶段设计，既保证了筛选过程的高效率，又确保了最终注意力计

算的高精度。

DSA 稀疏注意力机制的优势在实际应用中得到了充分体现。在金融领域，分析师需要处理大量的财报、研报等长文本数据，传统模型在处理这些数据时往往

力不从心，而基于 DSA 的 DeepSeek-V3.2 模型则能够快速准确地提取关键信息，为投资决策提供有力支持。在法律行业，律师在处理合同审查、案件分析

等工作时，面对动辄几十页甚至上百页的法律文件，DSA 机制使得模型能够迅速定位关键条款和信息，大大提高了工作效率。在科研领域，科研人员在阅读

和分析大量的学术文献时，DSA 也能够帮助他们快速梳理文献的核心内容和研究脉络，节省大量的时间和精力。

（二）无惩罚深度思考：让 AI 告别 “急功近利”

在人工智能的发展历程中，大语言模型的训练和优化一直是研究的重点。传统的大语言模型在训练过程中，往往会对生成长度施加一定的隐性惩罚。这种惩

罚机制的初衷是为了防止模型生成冗长、无意义的文本，确保生成内容的简洁性和有效性。然而，在实际应用中，这种隐性惩罚却带来了一系列问题。

当模型受到生成长度的隐性惩罚时，它在推理过程中会更倾向于快速给出简短的回答，而忽视了对问题的深入思考。这就导致模型在面对复杂问题时，无法

充分挖掘问题的本质，提供全面、深入的解决方案。例如，在回答数学证明问题时，传统模型可能只会给出简单的结论，而忽略了中间的推理过程和关键步

骤；在处理需要逻辑分析的问题时，模型可能无法展开多层面的思考，导致回答缺乏深度和说服力。

为了解决这些问题，DeepSeek-V3.2-Speciale 版独创了无惩罚深度思考技术。这项技术取消了传统模型对生成长度的隐性惩罚，赋予模型更自由的思考空间。

在这种模式下，模型在推理时不再受到生成长度的限制，能够更加从容地对问题进行深度剖析。

在数学证明场景中，无惩罚深度思考技术的优势展现得淋漓尽致。当面对一道复杂的数学证明题时，DeepSeek-V3.2-Speciale 模型会自动展开 3-5 层逻辑推

导。它不仅能够清晰地阐述每一步的推理依据，还能够主动识别出题目中隐含的假设条件。例如，在证明几何定理时，模型会仔细分析图形中的各种关系，

挖掘出那些不易被察觉的隐含条件，然后基于这些条件进行严谨的逻辑推导，最终得出完整的证明过程。这种深入的思考能力，使得模型在数学推理方面的

表现超越了许多传统模型，为数学家和科研人员提供了有力的辅助工具。

在其他领域，无惩罚深度思考技术同样发挥着重要作用。在文学创作领域，作家可以利用该模型进行创意启发和情节构思。模型能够根据给定的主题和背景，

生成丰富多样的故事情节和人物设定，其生成的内容不仅富有想象力，而且逻辑连贯，能够为作家提供更多的创作灵感。在学术研究领域，研究人员在撰写

论文时，可以借助模型对相关文献进行深入分析和综述。模型能够全面梳理文献中的研究观点和方法，挖掘出不同研究之间的内在联系，为研究人员提供有

价值的参考和建议。

（三）强化学习 2.0：算力分配的 “精准滴灌”

在人工智能领域，强化学习作为一种重要的机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略，从而实现目标。在大语言模型的训练中，强化学习同样

发挥着关键作用，它能够使模型更好地理解和生成符合人类偏好的内容。然而，传统的强化学习在实际应用中面临着样本低效的难题，这限制了模型的性能

提升和应用拓展。

传统强化学习在训练过程中，需要大量的样本数据来进行探索和学习。由于智能体在环境中的行动是随机的，这就导致在学习过程中会产生许多无效的样本，

浪费了大量的计算资源和时间。同时，传统强化学习在价值判断方面，往往依赖于单一的奖励信号，这使得模型在面对复杂任务时，难以准确地评估不同行

动的价值，从而影响了学习效果。

为了破解这些难题，DeepSeek 对强化学习进行了创新性的升级，推出了强化学习 2.0 版本。在这一版本中，DeepSeek 将集群 10% 以上的算力投入到强化

学习中，采用了一种全新的机制：通过百万组智能体对抗训练优化决策策略，结合人类专家多数投票校准价值判断。

在百万组智能体对抗训练中，大量的智能体同时在模拟环境中进行交互和竞争。它们通过不断地尝试不同的行动策略，从失败中吸取教训，从成功中总结经

验，从而逐渐优化自己的决策策略。这种大规模的对抗训练，使得智能体能够在更广泛的策略空间中进行探索，避免了传统强化学习中因样本单一而导致的

局部最优解问题。

人类专家多数投票校准价值判断则为模型的学习提供了更加准确和可靠的指导。在传统强化学习中，单一的奖励信号往往难以全面地反映人类的价值判断。

而 DeepSeek 通过收集人类专家对模型输出的评价数据，并采用多数投票的方式来确定最终的奖励信号，使得模型能够更好地理解人类的语言习惯、情感

表达和价值观念。例如，在语言生成任务中，人类专家会对模型生成的文本进行评估，包括文本的准确性、流畅性、逻辑性以及是否符合人类的表达习惯等

方面。通过多数投票的方式，将这些评价转化为奖励信号反馈给模型，模型则根据这些反馈来调整自己的生成策略，从而生成更加符合人类需求的文本。

强化学习 2.0 的优势在实际应用中得到了充分验证。在代码生成任务中，传统模型生成的代码可能存在语法错误、逻辑不严谨等问题，而采用强化学习 2.0 的

 DeepSeek 模型，其代码生成准确率提升了 15%。这是因为在训练过程中，智能体通过不断地对抗训练和人类专家的反馈，能够学习到更准确的代码生成模

式，避免了常见的错误。在工具调用方面，DeepSeek 模型的成功率达到了 92%。模型能够根据具体的任务需求，准确地选择和调用合适的工具，提高了任

务的完成效率和质量。

三、双模型矩阵：全场景覆盖的推理生态

（一）V3.2：企业级智能体的黄金搭档

在企业级应用的广阔领域中，DeepSeek-V3.2 凭借其卓越的性能和广泛的适用性，成为了智能体的不二之选，为企业数字化转型注入了强大动力。

在金融领域，数据的处理和分析是核心任务之一。某量化机构在面对海量的财报数据时，传统的处理方式不仅耗时费力，而且准确性难以保证。采用

 DeepSeek-V3.2 后，情况得到了极大的改善。在处理 10 万行财报时，模型能够迅速准确地提取关键数据，如营收、利润、资产负债等重要信息，其准确率高

达 98.7%。与行业标杆 GPT-5 相比，耗时减少了 40%。这一显著的提升，使得该量化机构能够更快速地做出投资决策，把握市场机遇，在激烈的金融市场竞

争中占据优势。

法律行业同样对合同审查的效率和准确性有着极高的要求。在实际工作中，律师们常常需要花费大量时间审查合同条款，以识别潜在的风险。某红圈所引入 

DeepSeek-V3.2 后，合同风险审查效率得到了大幅提升，较以往提升了 3 倍之多。模型能够快速分析合同中的各项条款，准确识别出如违约责任、保密条款、

争议解决方式等关键内容，并对潜在的风险点进行标注和分析。更为重要的是，DeepSeek-V3.2 自动生成的条款对比报告，因其专业性和准确性，被该红圈

所纳入标准工作流。这不仅减轻了律师的工作负担，提高了工作效率，还提升了合同审查的质量和一致性。

除了上述领域，DeepSeek-V3.2 在其他企业级场景中也展现出了强大的实力。在智能客服领域，它能够快速理解客户的问题，并给出准确、清晰的回答，

大大提高了客户满意度；在文档处理方面，无论是文档的分类、摘要生成还是内容检索，DeepSeek-V3.2 都能高效完成，为企业的知识管理提供了有力支持；

在数据分析场景中，它能够对复杂的数据进行深入分析，挖掘数据背后的潜在价值，为企业的决策提供数据驱动的支持。

DeepSeek-V3.2 内置的多模态交互模块进一步拓展了其应用边界。该模块已支持 PDF 解析，能够自动识别 PDF 文档中的文本、图表等信息，并进行准确的

提取和分析；在表格智能分析方面，它能够理解表格的结构和内容，进行数据计算、统计分析等操作。这些功能使得 DeepSeek-V3.2 能够更好地适应企业数

字化转型过程中的各种需求，成为企业数字化转型的 “推理中台”，为企业的智能化升级提供全方位的支持。

（二）Speciale：科研级推理的破界者

在科学研究的前沿领域，DeepSeek-V3.2-Speciale 以其无与伦比的推理能力，成为了科研人员的得力助手，为解决复杂的科学问题提供了新的思路和方法。

数学领域一直以来都是科学研究的基础和核心，而定理证明则是数学研究中的关键环节，被誉为数学界 “皇冠上的明珠”。DeepSeek-V3.2-Speciale 在这一

领域展现出了惊人的实力，其结合了 DeepSeek-Math-V2 的符号推理引擎，在布尔代数、图论等复杂证明任务上取得了令人瞩目的成果。在布尔代数的证明

中，它能够快速理解复杂的逻辑关系，运用符号推理引擎进行严谨的推导，得出准确的证明结果，其效率和准确性超越了部分人类专家。在图论领域，面对

复杂的图结构和各种性质的证明，DeepSeek-V3.2-Speciale 同样能够游刃有余地应对，为数学家们提供了新的证明思路和方法。

某高校团队在进行微分几何课题研究时，DeepSeek-V3.2-Speciale 发挥了重要作用。在研究过程中，团队遇到了一个复杂的数学问题，需要进行深入的证明

和分析。借助 DeepSeek-V3.2-Speciale 的强大推理能力，模型自动生成了 5 种证明路径。经过团队的深入研究和验证，其中 3 种证明路径被国际顶尖数学期

刊《数学年刊》接收。这一成果不仅开创了 AI 参与基础研究的先河，也证明了 DeepSeek-V3.2-Speciale 在解决复杂数学问题方面的巨大潜力。它为科研人

员提供了更多的研究思路和方法，加速了科学研究的进程，推动了数学领域的发展。

除了数学领域，DeepSeek-V3.2-Speciale 在其他科研领域也有着广泛的应用前景。在物理学中，它可以帮助科学家进行复杂的理论推导和模型计算，如量子

力学中的波函数计算、相对论中的时空弯曲分析等；在化学领域，它能够辅助科研人员进行分子结构的分析和化学反应机理的研究，为新药研发、材料科学

等领域提供支持；在生物学中，它可以用于基因序列分析、蛋白质结构预测等研究，帮助科学家更好地理解生命现象和生物过程。

（三）开源哲学：从 “能用” 到 “易用” 的进化

DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 不仅在技术性能上表现卓越，其开源策略更是为 AI 社区的发展带来了深远影响，推动了 AI 技术从 “能用” 向 

“易用” 的进化。

这两款模型均采用 Apache 2.0 协议，这一协议具有高度的开放性和包容性，允许商业闭源使用。这意味着无论是大型企业还是小型创业公司，都可以在遵守

协议的前提下，自由地使用、修改和分发模型，无需担心法律风险。这为企业和开发者提供了极大的便利，降低了技术应用的门槛，使得更多的人能够参与

到 AI 技术的创新和应用中来。

为了进一步方便用户使用，DeepSeek 提供了 Hugging Face 一键部署方案。Hugging Face 是全球知名的 AI 模型开源社区，拥有丰富的模型资源和活跃的开

发者社区。通过 Hugging Face，用户只需简单的几步操作，即可完成模型的部署和应用，大大缩短了开发周期。对于那些没有深厚技术背景的用户来说，

这一方案使得他们能够轻松地使用 DeepSeek 的强大模型，实现自己的创意和想法。

在价格方面，DeepSeek-V3.2 展现出了极高的性价比。其 API 价格仅为 GPT-5 的 1/3，这使得更多的企业和个人能够负担得起。对于一些预算有限但又有 AI 

需求的用户来说，DeepSeek-V3.2 无疑是一个极具吸引力的选择。较低的使用成本不仅有助于企业降低运营成本，还能够促进 AI 技术在更广泛的领域得到应

用和推广。

DeepSeek-V3.2-Speciale 版虽然限时开放（至 12.15），但其开源社区的活跃度却异常高涨。在开放期间，社区开发者基于其预训练权重，成功微调出了医疗

诊断、芯片设计等垂类模型。这些垂类模型针对特定领域的需求进行了优化，能够更好地解决该领域的实际问题。例如，在医疗诊断领域，微调后的模型可

以根据患者的症状、检查结果等信息，快速准确地给出诊断建议，辅助医生进行疾病诊断；在芯片设计领域，模型能够根据设计需求和约束条件，生成优化

的芯片设计方案，提高芯片设计的效率和性能。这种 “基础模型 + 行业插件” 的生态模式，充分发挥了开源社区的创造力和协作精神，实现了模型的快速

迭代和应用拓展，为 AI 技术在各个行业的深入应用提供了有力支持。

四、从 "中国黑马" 到 "全球颠覆者"：DeepSeek 的进化密码

（一）隐秘而伟大：量化巨头的 AI 转身

如果将 DeepSeek 比作一颗在 AI 领域冉冉升起的耀眼新星，那么它的诞生绝非偶然，其背后有着深厚的渊源和独特的基因。追溯 DeepSeek 的起源，就不得

不提到它的创始人梁文锋，一位来自顶级量化私募幻方的传奇人物。梁文锋在量化投资领域拥有长达 20 年的算法交易经验，这段丰富的经历不仅让他积累了

深厚的技术功底和对数据的敏锐洞察力，更孕育出了一种独特的工程化思维方式。

在量化投资的世界里，每一个决策都基于对海量数据的深入分析和复杂算法的精确计算。投资者需要从无数的市场数据中挖掘出有价值的信息，通过构建数学

模型和算法交易策略，实现投资收益的最大化。这种工作性质要求从业者具备严谨的逻辑思维、强大的数据分析能力和对技术的深入理解。梁文锋在幻方量

化的工作中，充分锻炼了这些能力，他带领团队运用先进的算法和模型，在金融市场中精准捕捉投资机会，取得了显著的成绩。

这种量化投资背景对 DeepSeek 的发展产生了深远的影响。2023 年，首款模型 DeepSeek Coder 的诞生，就像是一颗投入 AI 领域的重磅炸弹，震惊了整个

硅谷。这款模型凭借着 “70 亿参数达 CodeLlama 340 亿性能” 的卓越表现，打破了人们对模型性能与参数数量之间关系的传统认知，创造了一种效率神话。

它的成功，正是梁文锋量化投资思维在 AI 领域的一次完美实践。在量化策略中，“因子筛选” 是一个关键环节，通过对大量数据的分析和筛选，找出最具影

响力的因子，从而构建出高效的投资模型。DeepSeek Coder 的研发过程中，就借鉴了这种 “因子筛选” 的思想，通过对模型架构和算法的精心设计，优

化了模型的性能，使其能够在相对较少的参数下实现强大的功能。

此次 DeepSeek-V3.2 中引入的 DSA 机制，更是将量化策略中的 “因子筛选” 思想进行了 AI 化的迁移。DSA 机制通过筛选与当前任务高度相关的文本，而非

对全部历史 token 进行全量注意力计算，从而显著提升了运算效率。这与量化投资中筛选关键因子、忽略冗余信息的思路如出一辙。在处理长文本时，DSA

 机制能够快速定位关键信息，避免了对大量无关信息的计算，大大提高了模型的处理速度和准确性。这种创新的技术，不仅体现了 DeepSeek 团队对技术的

不断探索和创新精神，也展示了量化投资思维在 AI 领域的强大生命力。

（二）反共识创新：当 Others 追逐算力时

在 AI 大模型发展的赛道上，曾经有一个普遍的共识：模型的性能与算力和参数规模密切相关，要想提升模型的性能，就必须不断增加算力投入和扩大参数规

模。在这样的行业趋势下，许多公司纷纷投入大量资源，追逐更高的算力和更大的参数规模，展开了一场激烈的 “军备竞赛”。

然而，DeepSeek 却选择了一条与众不同的道路，它反其道而行之，提出了 “能效比优先” 的战略。这种战略的核心思想是，在提升模型性能的过程中，

更加注重能效比的优化，而不是单纯地追求算力和参数规模的扩张。为了实现这一目标，DeepSeek 在技术研发上进行了大胆的创新，推出了 MLA 多头潜在

注意力架构。

传统的 Transformer 架构在处理长序列数据时，由于需要计算所有 token 之间的关联，导致计算量和显存占用呈指数级增长。这不仅对硬件算力提出了极高

的要求，也使得模型的训练和推理成本大幅增加。而 MLA 多头潜在注意力架构则通过低秩压缩优化键值矩阵，巧妙地解决了这一问题。它将显存占用降至

传统架构的 5%-13%，这意味着在相同的硬件条件下，DeepSeek 的模型能够处理更大规模的数据，或者在处理相同规模数据时，所需的硬件成本更低。

在实际应用中，这种 “算力精益化” 路线的优势得到了充分体现。以某小型 AI 创业公司为例，他们在使用传统模型进行文本处理时，由于硬件算力有限，

无法处理大规模的文本数据，导致业务发展受到限制。而采用基于 MLA 架构的 DeepSeek 模型后，情况得到了显著改善。尽管他们的硬件配置并没有改变，

但 DeepSeek 模型凭借其低显存占用和高效的计算能力，能够轻松处理大量的文本数据，满足了公司的业务需求。这使得该创业公司能够在有限的资源条件

下，实现业务的快速发展，为他们在激烈的市场竞争中赢得了一席之地。

对于大型企业来说，“算力精益化” 路线同样具有重要意义。在进行大规模的数据分析和处理时，降低算力成本不仅能够提高企业的经济效益，还能够使企

业更加灵活地应对市场变化。例如，某大型金融机构在使用 DeepSeek 模型进行风险评估时，通过采用 “算力精益化” 路线，在不降低评估准确性的前提下，

大幅降低了算力成本。这使得该金融机构能够将节省下来的资金投入到其他业务领域，提升了企业的整体竞争力。

DeepSeek 的 “能效比优先” 战略和 MLA 多头潜在注意力架构，为中小开发者和大型企业都破除了技术壁垒，提供了更加高效、经济的解决方案。它打破了

传统的行业共识，证明了在 AI 大模型发展中，能效比的优化同样能够实现卓越的性能，为 AI 技术的发展开辟了一条新的道路。

（三）开源赋能：构建 AI 的 "维基百科"

在 AI 技术的发展历程中，开源与闭源一直是两种不同的发展模式，各自有着独特的优势和影响。闭源模式下，企业或机构通常将自己的技术和代码视为商业

机密，严格限制外部访问和使用，以保持自身的竞争优势。这种模式在一定程度上能够保护企业的知识产权和商业利益，但也限制了技术的传播和创新速度。

而开源模式则倡导开放、共享和协作的精神，将技术和代码公开，让全球的开发者都能够参与到项目的开发和改进中来。这种模式促进了知识的共享和技术

的快速迭代，激发了全球开发者的创造力和创新热情。DeepSeek 从成立之初，就坚定地选择了开源之路，始终践行着 “技术民主化” 的理念。

从推出首款模型 DeepSeek Coder 开始，DeepSeek 就将开源作为其发展的核心战略之一。它的开源代码就像一颗种子，在全球的 AI 开发者社区中生根发芽，

迅速得到了广泛的关注和认可。累计被 Star 超 50 万次，这一数据不仅反映了 DeepSeek 模型的受欢迎程度，更体现了开源社区对其技术的高度认可。全球的

开发者基于 DeepSeek 的模型，充分发挥自己的创造力和想象力，构建了 1200 + 行业解决方案。这些解决方案涵盖了金融、医疗、教育、科研等多个领域，

为不同行业的发展注入了新的活力。

在金融领域，开发者利用 DeepSeek 模型开发出了智能投资分析工具，能够对市场数据进行实时分析和预测，为投资者提供更加准确的投资建议；在医疗

领域，基于 DeepSeek 模型构建的疾病诊断辅助系统，能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗效率和质量；在教育领域，开源模型被应用于智能

教学辅助系统，为学生提供个性化的学习方案，提升学习效果。

这种 “用户贡献数据 - 模型反哺优化” 的正向循环，是 DeepSeek 开源模式的核心价值所在。用户在使用 DeepSeek 模型的过程中，会产生大量的实际应用

数据，这些数据被反馈回模型的开发过程中，帮助模型更好地学习和适应不同的应用场景，从而不断优化和提升性能。例如，在代码生成领域，开发者在使用

 DeepSeek Coder 的过程中，会提交大量的代码示例和实际需求，这些数据被用于训练模型，使得模型能够生成更加符合实际需求的高质量代码。

在 Hugging Face 下载量统计中，中国团队首次超越美国，DeepSeek 在其中功不可没。这一成绩不仅是对 DeepSeek 技术实力的认可，更是对其开源理念和

贡献的高度肯定。DeepSeek 通过开源，构建了一个庞大的 AI 生态系统，让全球的开发者都能够从中受益，共同推动 AI 技术的发展和进步。它就像 AI 领域

的 “维基百科”，汇聚了全球开发者的智慧和力量，为 AI 技术的发展提供了源源不断的动力。

五、行业震荡：当开源开始 "绞杀" 闭源

（一）巨头承压：从 "技术护城河" 到 "玻璃幕墙"

在 AI 行业的发展历程中，闭源模型一直凭借其独特的技术优势和商业策略，在市场中占据着主导地位。以 OpenAI 的 GPT 系列和谷歌的 Gemini 系列为代表，

这些闭源模型在发布初期，往往凭借领先的技术性能和强大的功能，迅速吸引了大量的用户和企业客户，形成了坚固的 “技术护城河”。

然而，DeepSeek-V3.2 的横空出世，犹如一颗重磅炸弹，打破了这种看似坚不可摧的市场格局。其卓越的性能表现和极具吸引力的性价比，让闭源巨头们感

受到了前所未有的压力。OpenAI 的 GPT-5 在定价策略上首次出现松动，谷歌也紧急上线 Gemini-3.0-Pro 限时优惠，试图通过价格优势来留住用户和客户。

这种价格调整的背后，是 DeepSeek-V3.2 带来的巨大冲击。某硅谷风投报告指出，如果 DeepSeek 的开源生态能够保持当前的增长速度，那么到 2026 年，

全球企业级大模型市场份额将面临重构。长期以来，闭源模型凭借技术壁垒和高昂的研发成本，构建起了垄断地位。但 DeepSeek 的出现，使得开源模型的

性能与闭源模型的差距逐渐缩小，甚至在某些方面实现了超越。这就如同将闭源巨头们的 “技术护城河” 变成了 “玻璃幕墙”，看似坚固，实则脆弱不堪。

在过去，企业客户选择闭源模型，往往是因为其在技术性能上的领先优势，愿意为此支付高昂的费用。但如今，DeepSeek-V3.2 以更低的成本提供了相当甚

至更优的性能，使得企业客户在选择模型时，有了更多的考量。对于那些对成本敏感的中小企业来说，DeepSeek-V3.2 的吸引力不言而喻。他们可以在不降

低业务需求的前提下，大幅降低技术成本，提高企业的竞争力。

对于闭源巨头们来说，要想在这场激烈的市场竞争中保持优势，就必须不断进行技术创新和优化，以应对 DeepSeek 等开源模型的挑战。否则，他们长期以

来建立的垄断地位将岌岌可危，闭源垄断时代也将逐渐走向终结。

（二）产业重构：从 "模型即服务" 到 "能力即平台"

随着 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 的广泛应用，金融、医疗、制造等多个领域正经历着一场深刻的 “AI 基建迁徙”。这场变革的核心，是大

模型从传统的 “模型即服务” 模式，向 “能力即平台” 模式的转变。

在金融领域，风险控制是核心任务之一。某股份制银行在将风控模型切换至 DeepSeek-V3.2 后，取得了显著的成效。通过对海量金融数据的分析和挖掘，

模型能够更准确地识别潜在的欺诈行为，欺诈识别准确率提升了 6%。同时，由于 DeepSeek-V3.2 采用了创新的技术架构，使得算力成本大幅下降，降低了

 40%。这不仅提高了银行的风险管理能力，还降低了运营成本，提升了银行的市场竞争力。

在汽车制造领域，自动驾驶技术的发展对于提升汽车的安全性和智能化水平至关重要。