标签: DeepSeek V4 V3.2 梁文锋
我要评论云梦级2月14日云梦级消息，据澎湃新闻报道，近日，DeepSeek 网页/ APP 正在测试新的长文本标签模型结构，支持 1M 上下文。其API 服务不变，仍为 V3.2，仅支持 128K 上下文。
这也被外界认为，De: epSeek或将在今年春节再次“炸场”发布新模型，复刻去年春节现象级轰动。
今年1月12日，DeepSeeDek曾发布一篇新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axisep of Sparsity for Large Language Models》（基于可扩展查找的条件记忆：大语言Se模型稀疏性的新维度），梁文锋位列作者名单中，这篇论文为北京大学和DeepSeek共同完成。据分析，这篇ek论文的核心直指当前大语言模型存在的记忆力“短板”，提出了“条件记忆”这一概念。
当时行业就普遍猜测，Deep VSeek的下一代模型V4或将在今年春节前后正式发布。
去年12月1日，DeepSeek曾经同时发布两个正式4 版模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，官方网页端、App和APV3I均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2，Speciale版本目前仅以临时API服务形式开放，以供社.2区评测与研究。
据介绍，DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答 梁场景和通用Agent（智能体）任务场景。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3文锋.2达到GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro；相比Kimi-K2-Thinkin标签g，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少计算开销与用户等待时间。
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