经典的假期搞事情，真不让放假啊！！？😠

Qwen 的疯狂发布的余温还在呢，我还没测完呢……

俺来帮你列列最近的消息：

• Claude 4.5 即将在 1～2 周内到来；

• Gemini 3 将在咱国庆左右发布；

• DeepSeek-V4 将在 10 月发布；

• DeepSeek-V3.2 的模型卡已经被创建。

前两条，已经炒了很久了，有点审美疲劳，今天的重点不在于它们（不值得让我为它们专门写一篇招“黑粉”的爆料新闻）

我们将聚焦于 DeepSeek-V4 和 DeepSeek-V3.2 的爆料信息与来源。

⚠️ 注：我们将在模型正式发布时第一时间更新文章，期待您的关注。

首先，我们先来说说 DeepSeek-V3.2。

我得知到这条消息来自于网友关注到 DeepSeek 官方在抱脸（HuggingFace）平台上偷偷上传了名为 DeepSeek-V3.2-Base 的模型卡。

随后我也持续跟进该模型卡的状态；

从创建到删除404，一个下午应该重复了三四次。开发者们也为此抓狂……

小编认为，V3.2 还是非常值得期待的。

至少相较于最近几份爆料信息来说，它是一个实打实的“官方”爆料。

但也有可能，是在为 V4 预预热？

这倒像是 OpenAI 的风格……

此外，刚刚官方也发布公告宣布更新，但似乎只是一次小更新，还不是V3.2？

再来看看 DeepSeek V4，它来源于 X 上 DeepSeek 社区内的爆料。

网传，DeepSeek V4 将在十月发行，并具备极其强悍的性能。

是的，它不只是数字更大了，也不是模型参数更大了。

而是：

拥有 1M Tokens 的上下文窗口；

GRPO Turbo 无缝切换多步思考模式；

更快+更便宜的推理效率。

后两条在 DeepSeek V4 版本上还是非常可信的。

从 23 年以来，Qwen 和 DeepSeek 似乎就有千丝万缕的联系。

例如，GRPO 算法在 2024 年初就随着 DeepSeekMath 一同发布，而在年中的 Qwen2-Math 也同时借用了 GRPO 以提升模型在数学任务的推理能力。

那时，GRPO 还没有开源。

当然，不排除 Qwen 直接根据论文公式进行复现的可能。（因为我当时也想做同样的事情）

当时，我还特地到开发群咨询了当时 DeepSeek 的关键开发者，她直接告诉了我一条“简单”路径：

说远了…… 回到正题。

总之，不知道你有没有和我一样的印象。Qwen 和 DeepSeek 在技术路线上，好像都很相近。

而在前段时间，Qwen 也发布了他们主打训推性价比的模型：Qwen3-Next。

而在 Qwen 3 的整个 MoE 模型体系上，也采用了原生稀疏注意力（NSA），以解决 LLM 在处理长序列时面临的计算量和内存占用过大的问题。

具体来说，传统的注意力机制需要计算序列中每个词（Token）与所有其他词之间的关系，其计算复杂度会随着序列长度的平方 (O(n2)) 增长，这导致了模型在处理长文本时变得非常低效和昂贵。

而 NSA 正是引入了“稀疏性”来优化这一过程，它不再计算所有词之间的关系，而是有选择性地计算一部分最重要的关系，从而显著降低计算和内存需求。

更多关于 NSA 的内容等发布那天再来细讲吧，我让 Gemini 简单说了下，感兴趣的可以看看～

那么，长上下文，也变得理所应当了。

毕竟，Qwen 最近也在主打长上下文嘛……

此外，它会开源吗？

会的！

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