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【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 30 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。
