【TechWeb】9月30日消息，国庆假期前夕，AI圈被一枚“价格炸弹”惊醒，DeepSeek再次挥舞降价大刀，让开发者和竞争同行们措手不及。
9月29日晚间，DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型，并宣布API调用价格大幅降低，输入百万Token价格降至2毛钱，输出价格直降75%，被业界称为“价格屠夫”再挥刀。
这波突如其来的“节日攻势”，恰逢国庆长假前最后一个工作日，让众多本计划休假的AI开发者和模型评测人员纷纷哀嚎——这个假期，恐怕要淹没在新模型的测试与迁移工作中了。
价格屠夫来了
DeepSeek此次的价格调整堪称“血腥”。
具体来看，输入价格上，缓存命中时从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。
最令人震惊的是输出价格，从12元/百万tokens直接降到了3元/百万tokens，幅度高达75%。
这一价格体系让DeepSeek在众多大模型中脱颖而出，成为名副其实的“价格屠夫”。
横向对比来看，国内外主流大模型的API价格普遍远高于DeepSeek-V3.2-Exp的新定价。
例如，Anthropic刚刚发布的Claude Sonnet 4.5定价仍维持在每百万tokens 3美元和15美元（输入和输出）。
如果按当前汇率计算，仅输出价格就是DeepSeek-V3.2-Exp的3倍以上。
在国内市场，智谱AI等厂商的定价也显著高于DeepSeek新价格。
DeepSeek这种激进的价格策略，无疑将给行业竞争对手带来巨大压力。
架构创新带来降价空间
如此大幅度的降价，并非简单的价格战，而是基于坚实的技术进步。
DeepSeek-V3.2-Exp是一个实验性版本，作为迈向新一代架构的中间步骤，在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制）。
DeepSeek-V3.2-Exp架构图
简单来说，由于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。
正是这一技术突破，使得DeepSeek能够大幅降低服务成本，从而为API降价提供了充足空间。
为了严谨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。甚至在部分任务（如数学推理AIME、编程Codeforces、浏览器操作BrowseComp）上还有小幅提升。
群雄逐鹿国庆前
DeepSeek的这波“节日攻势”并非孤立事件，而是近期大模型密集发布潮的一部分。
与此同时，今天，大洋彼岸的Anthropic也发布了Claude Sonnet 4.5，称其为公司有史以来最强大、最对齐的AI模型。
该模型在编码、推理、数学和现实计算机使用方面都有重大进步。
计划近期推出新模型的也不少。就在29日，智谱AI也在其官网上将主力模型GLM-4.5标识为“上一代旗舰模型”，预示着GLM-4.6即将发布。
三家大模型厂商同时选择在9月29日这一时间点前后发布新品，显然都希望抢占国庆假期（或北美市场）的心理高地，打一场精心策划的“节日战役”。
国内厂商火速适配，国产AI芯片股沸腾
面对DeepSeek的快速迭代，国内硬件厂商表现出惊人的响应速度。
在DeepSeek-V3.2-Exp发布同日，寒武纪即宣布同步实现对DeepSeek-V3.2-Exp的适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。
寒武纪表示，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。
今日开盘，寒武纪股价大涨超4%。
华为计算发文宣布，昇腾已快速基于vLLM/SGLang等推理框架完成适配部署，实现DeepSeek-V3.2-Exp Day 0（第零天）支持，并面向开发者开源所有推理代码和算子实现。
华为云也首发上线了DeepSeek-V3.2-Exp，还使用CloudMatrix 384超节点为该模型提供推理服务。
同样，海光信息也宣布其DCU实现无缝适配+深度调优，做到大模型算力“零等待”部署。
海光信息表示，基于GPGPU架构强大的生态优势，与编程开发软件栈DTK的特性，DeepSeek-V3.2-Exp在海光DCU上展现出优异的性能。
这种“Day 0适配”现象，一方面体现了国内AI生态链的成熟度，另一方面也显示出硬件厂商对DeepSeek模型的重视程度。
开发者哀嚎：国庆假期恐难轻松
对于DeepSeek们带来的这一波节日攻势，最“悲喜交加”的莫过于广大开发者和模型评测人员。
此次更新距离上一版本DeepSeek-V3.1-Terminus的发布仅隔一周， DeepSeek迭代速度的显著提升。
这种快速迭代虽然让开发者能持续获得更先进的模型，但也带来了巨大的适应压力。
一位开发者在新模型发布帖下留言道：“刚刚才适配完V3.1-Terminus，现在又要开始迁移到V3.2-Exp，这个国庆假期计划又要泡汤了。”
还有开发者整理出了DeepSeek历次模型发布时间与节日时间的相隔天数表：
也有开发人员笑称，“商场如战场，DeepSeek节日攻势是阳谋。其他厂商节日休假，他节前发一波，同行员工放假追赶不了，假期让人们讨论舆论发酵。”
模型评测人员同样面临巨大挑战。不仅需要测试DeepSeek-V3.2-Exp的各项性能，还要对比分析智谱GLM-4.6和Claude Sonnet 4.5的表现，工作量大增。
模型评测人员自嘲P的梗图也来了：
更为复杂的是，V3.2-Exp作为一个实验性版本，开发者需要在性能提升与稳定性之间做出权衡。
虽然DeepSeek表示团队已通过严格训练对齐确保模型表现稳定，但实验性版本本身仍可能存在不确定性。
这个国庆假期，AI开发者们注定无法轻松。当别人在景区排队时，他们可能在为模型迁移调试代码；当别人享受家庭团聚时，他们可能在对比各个新模型的性能指标。
然而，DeepSeek的“小步快跑”战术，确实推动着整个行业以惊人速度向前发展。V3.2-Exp展示了通过算法和架构的创新，能够在基本保持性能的同时，实现效率的跨越式提升。这获将预示着“效率革命”将成为未来大模型发展的重要方向。
大模型竞赛正进一步向纵深发展，成为一场“全能赛”，而不再是单点技术的比拼。
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