硬剛Gemini 3.0 Pro！ DeepSeek V3.2實測性能確實猛，但這三個「硬傷「不得不防

矽谷早晨驚醒，發現追兵已至。當中國對手拿出了旗鼓相當的產品，卻打出「完全免費」的底牌時，這場仗該怎麼打？

12月1日，DeepSeek帶著他們的全新“雙子星”—— DeepSeek-V3.2正式版（日常推理的“打工仔”）和DeepSeek-V3.2-Speciale（專攻推理的“頂流學霸”）殺回來了：奧賽金牌手軟，推理能力比肩，直接開啟了AIAI客戶時代的“谷歌免費”。

「人們以為DeepSeek只是一次性突破，但我們以更大規模回歸。」計畫貢獻者陳方在社群媒體上的這句「豪言」，無異於向全球AI圈下了一封「硬核戰書」。

網路上瞬間“炸鍋”，無數用戶湧入評論區，甚至有人高呼：“ChatGPT安息吧！”

YouTube知名SEO部落客朱利安·戈爾迪（Julian Goldie）在評測後直言，這款剛發布的模型，在幾乎每一項頂級推理和編程測試中，都對那些收費昂貴、壁壘森嚴的閉源巨頭發起了強有力的挑戰。

DeepSeek-V3.2不僅在程式設計競賽中榮獲金牌，更輕鬆解決奧賽級數學難題。更瘋狂的是：它完全開源，支援直接本地運行，成本甚至僅為GPT-5的1/25。

正如網友所驚呼：「有些人還沒意識到這次發布的分量有多重！」它不僅是一項技術突破，更是對「開源比閉源落後8個月」這一說法的當頭棒喝。

現在，讓我們一起研讀「剛剛宣布」的白皮書和技術報告，看看這個V3.2究竟是如何成為「頂級AI時代的免費入場券」的。

有網友評論認為：中國在頂尖模型應用層的「追趕窗口」已經基本關閉，中美AI競賽已進入「貼身肉搏」的白熱化階段。

你還在支付昂貴的API費用？不好意思，別人已經開著免費的「頂配超跑」上路了。

性能狂飆：

頂級「學霸」Speciale的

「奧賽金牌收割機」模式

戈爾迪表示，這次發布的焦點無疑是DeepSeek-V3.2-Speciale。這個擁有6850億參數的“大聰明”，直接帶著一疊金光閃閃的“成績單”登場，讓所有閉源模型都感受到了來自“別人家孩子”的壓力。

它在幹什麼？它在「收割金牌」中：

· 2025年國際數學奧林匹克競賽（IMO）：Speciale豪取35/42分，穩拿金牌

· 國際資訊學奧林匹克競賽（IOI）：拿下492/600分，再度拿下金牌

· ICPC世界總決賽：一口氣解出10/12題，直接鎖定總排名第二

有網友看到這串成績直接“原地起飛”：“IMO、CMO、ICPC金牌？🏅 DeepSeek的Speciale不僅僅是突破極限——它簡直是顛覆極限！這種競技成就足以引起整個領域的關注。絕對震撼！🚀”

在與閉源巨頭的正面PK中，Speciale 更是打出了“王牌”，直接把GPT-5和Gemini 3.0 Pro“摁在地上摩擦”。它用事實證明：開源模型也能成為頂尖層次的代名詞。

· 在美國數學競賽AIME 2025上：Speciale 變體通過率達96.0% ，高於GPT-5-High 的94.6% 和Gemini-3.0-Pro 的95.0%

· 在哈佛-麻省理工HMMT 數學競賽：Speciale 得分99.2%，超越Gemini 的97.5%

同時，標準版V3.2模型在AIME 和HMMT 分別得分93.1% 和92.5%，雖略低於前沿模型，但在計算資源消耗上顯著較少。

在程式設計基準測試中，DeepSeek-V3.2在SWE-Verified 上成功解決了73.1% 的真實軟體錯誤，與GPT-5-High 的74.9%旗鼓相當。

在衡量複雜編碼工作流程的Terminal Bench 2.0上，其得分為 46.4%，顯著高於GPT-5-High 的35.2%。這意味著它在處理實際複雜程式碼工作流程時，思路更清晰、效率更高，簡直就是程式設計師的「頂級外掛」。

有網友評論道，DeepSeek 的新模型非常強大，性能已經能和GPT-5、Gemini 3.0這些頂級閉源模型正面競爭了。尤其是它在數學競賽等推理任務上的表現，標誌著開源模型達到了新高度。既然免費開源的模型已經這麼好，再花錢用閉源API 就不划算了，這宣告了開源時代的全面到來。

科技白皮書「大揭密」：

打破性能魔咒的三大突破

DeepSeek 團隊在白皮書中坦誠了一個核心痛點：儘管開源社群在努力，但閉源專有模型（如Anthropic、OpenAI）的效能提升速度更快，二者之間的效能差距非但沒有縮小，反而看似在擴大。

但V3.2就是來終結這個「魔咒」的。它的成功並非靠簡單堆疊算力，而是基於三大革命性的技術突破。戈爾迪對此進行了總結：

1. 更聰明的注意力機制

傳統大模型在閱讀長文件時之所以“慢且貴”，是因為它們必須採用更複雜的注意力機制，時刻關注所有內容，導致成本呈指數級暴增。 DeepSeek 的解決方案是稀疏注意力（DSA）配合“閃電索引器”。

DSA 不再掃描所有Token，而是透過「閃電索引器」快速檢索並只挑選最重要的部分進行聚焦。這就像是AI 快速瀏覽一本厚書，只抓住精華要點，而不是逐字閱讀。因此，即使在處理128K 的超長上下文時，推理速度也提升了約3.5倍，記憶體佔用減少70%，同時Token 消耗量顯著降低，大大提升了成本效益。

2. 「砸錢」後訓練

大多數AI 公司在模型主訓練（預訓練）完成後，只會投入一小部分預算進行後訓練（微調）。而DeepSeek 直接「財大氣粗」地將其預訓練總預算的10% 以上，全部投入了基於強化學習的後訓練中。

這種大規模的投入和專門的強化學習技術，大大提升了模型的穩定性和最終能力。他們不再滿足於“能用”，而是追求“專家級性能”。

3. 智能體合成訓練：拒絕“金魚記憶”

V3.2的Speciale 模型是專為智能體（Agent）能力而生的。它的核心優勢是「思考鏈」方法，可以多次呼叫工具而不必重新開始。

這種訓練的目的是消除傳統AI 在跨工具調用時「丟失思路」的頑疾。為了實現目標，DeepSeek 創建了一個專門的合成訓練流程，旨在改善工具使用能力。這使得V3.2原生支援「推理加工具使用」，完美適用於複雜的多步驟工作流程。

親身體驗：

免費跑「金牌模型」的

誘惑與現實

戈爾迪認為，最瘋狂的部分在於，你完全可以在當地運行它。

DeepSeek V3.2在託管網站Hugging Face 上已經完整開源，模型權重、聊天模板、本地運行指南一應俱全。對於文件助理建構者、智能體系統開發者和長上下文聊天機器人設計師來說，這簡直是天降橫福。

極客硬派可以直接去Hugging Face 或GitHub，使用VLLM、Kaggle、Google Colab 或Transformers 函式庫，動手折騰程式碼，本地運行。

嚐鮮體驗派則可造訪DeepSeek 官網，直接在網頁端體驗V3.2的「深度思考」與「非深度思考」模式。然而，我們也要保持清醒：如實測所見，目前V3.2還沒完全整合到像Ollama 或Open Router 這樣方便的第三方平台。

如果你不是“代碼狂魔”，你必須經歷“複雜的編碼工作”才能本地部署，那麼它的便利性確實打了折扣。

戈爾迪吐槽道：“老實說，對我來說，如果使用起來不那麼方便——比如必須去Hugging Face，然後折騰代碼等等——我可能不會經常使用，因為這會耗費我大量時間。”

但如果它能直接整合在聊天介面裡，戈爾迪表示會很有興趣測試並看看它的表現。

優勢與限制：

五大爽點與三大局限

當然，再強的模型也有其「成長的煩惱」。

戈爾迪總結了DeepSeek V3.2的五大優勢（爽點）：能夠處理超大上下文（DSA 機制紅利）、推理高效（速度快如閃電），在推理和工具使用方面表現卓越（Agent 能力強大），具備專家級性能（基準測試中擊敗付費模型），並且完全開源。

不過，它也有三大限制：在近期世界知識方面仍有滯後（需要外部檢索RAG 來「補課」），標記效率不夠優化，且在極其複雜的推理上仍需打磨。

在戈爾迪看來，V3.2應該被視為“推理和工作流引擎”，而不是知識問答機。如果你是文件助理建構者、智能體系統開發者或長上下文聊天機器人設計師，它就是你苦候多時的「神兵利器」！

DeepSeek V3.2的發布，不僅是一個新模型，更是一個歷史性的轉捩點。它用實打實的效能數據和慷慨的開源策略，宣告了：開源與閉源之間的效能差距正在迅速抹平。(網易科技)