DEEPSEEK-V3.2 · DSA · SPARSE ATTENTION · MIT

DeepSeek-V3.2 实验室 · 稀疏注意力与推理降本 · 可视化实验室

Lightning Indexer + Lightning Decoder · KV Cache 压缩至约 1/16 · API 降价 50%+ · 671B/37B MoE · 128K 上下文 · 开源模型「效率革命」样本

DSA 稀疏注意力 Lightning Indexer KV Cache ~1/16 API 降价 50%+ 671B/37B MoE MIT 开源 128K 上下文 FP8 训练
WHY IT MATTERS
「不堆参数,砍成本」· DeepSeek 用系统级创新把推理价格打下来
DeepSeek-V3.2(实验版 2025-09-29,正式版 2025-11-21 发布)的核心不是更大的模型,而是 DeepSeek Sparse Attention(DSA):用 Lightning Indexer 先为每个 token 挑出最相关的上下文锚点,再用 Lightning Decoder 只对这些锚点做精细注意力,把 KV Cache 压缩到 MLA 时代的约 1/16,长上下文推理成本大幅下降。官方随即将 API 价格下调 50% 以上(标准价 $0.28/百万输入 · $0.42/百万输出)。DSA 与 R1 开源 RL、MLA 一起,构成 DeepSeek「算法换算力」的三大代表作。
总参数 / 激活
671B/37B
KV Cache
≈1/16
输入价(缓存未命中)
$0.28/M
输出价
$0.42/M
上下文
128K
模块标签
图例说明
关键信息