最近，公司正式接入了传说中的 DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 大模型。（我们这边默认开 reasoning，就习惯叫 DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking）

在于DING博士整体测试该模型后，感知不少，最想说的是【中国力量，真香】。

这是 DeepSeek 官方在 2025 年 9 月底刚放出来、作为下一代架构过渡版本的实验模型。

说真的，现在随口一句“我们在用 DeepSeek”，已经完全不够用了——就跟你跟别人说“我们用 iPhone”，结果对方追问：“是 6 还是 16 Pro Max？”一个道理。

DeepSeek 这一路真的在狂飙升级，

• V2.5 时代：把原来的 Chat 模型和 Coder 模型合体，搞出了一个既会聊天又会写代码的 All-in-One 模型 DeepSeek-V2.5，还开源了权重，中文能力和编码能力都很能打。

• V3 时代：直接上了一个 671B 参数的 MoE巨兽，每个 token 只激活其中约 37B 参数，靠自家的 Multi-head Latent Attention（MLA）+ DeepSeekMoE，把推理成本压下去，同时在 14.8T 高质量数据上训出来，在很多基准上已经逼近闭源顶级模型。

• R1 时代：又单独搞了一条“推理优先”的路线 DeepSeek-R1，用大规模 RL 做后训练，数学、代码、推理对标 OpenAI-o1，而且整套技术报告和模型都开放出来。

• V3.1 时代：在 V3 基础上 继续预训练 840B token，把上下文拉到 128K，同时提示了“Think / Non-Think 双模式”：同一个模型里既有“正常聊天模式”，也有“深度思考模式”，对工具调用、多步 Agent 任务做了很多强化。

然后，轮到我们这次的男主角登场了：

DeepSeek-V3.2-Exp：在 V3.1-Terminus 基础上，新增 DeepSeek Sparse Attention（DSA），专门为长上下文效率开刀的实验版架构。Hugging Face+1

官方自己都说，这是 通往下一代架构的中间版本，不是简单“调个参”，而是在注意力层动了大手术，让长上下文推理的算力和价格都大幅下降——甚至在长上下文场景下，API 成本可以砍到原来的一半左右。

我们公司接入的，就是这个 V3.2-Exp + reasoning 打开 的组合，所以我在文里统称它为：

DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking：最新一代、带显式推理链路的 Sparse Attention 版本。

故事从一次旅游计划开始。

刚好朋友在计划一起去成都玩，我联想到公司最近刚接入的模型，突发奇想：

“要不让 DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 当一回旅行策划师？”

结果模型没有直接开写行程，而是先抛出了一连串关键问题：

• 团队大概多少人，要不要提前订位甚至包一小块场地？

• 人均预算在哪个档位，午晚餐是走“体验型”还是“性价比型”？

• 大家说的“科技感”到底是想看酷炫互动装置，还是数字艺术展，还是那种硬核技术体验？

• 以及一个人类常常会忽略的问题：你们的腰和腿，到底能不能撑住一天到处跑？

看到这里我们几个直接愣住了——你说这像在跟一个模型聊，还是在和一个认真做需求澄清的旅行策划师开会？？！！

这一下把我们问愣了：

——“你一个模型怎么比真人还会问问题？”

当然，这种普通的旅行计划任何4级以上的模型都能做到，但是他的Thinking能力让我有些跃跃欲试了。

于是。。。。。。。

我随手问它一句段子—— 「我妈只打我三次：一次冬天，一次夏天，一次从小到大。」 这类梗在中文互联网太常见了，普通模型要么一句“这是夸张修辞，表示经常挨打”就草草带过，要么立刻切换成家庭暴力宣讲模式，完全带不动笑点。 DeepSeek 的回答明显不在一个档次：它先抓到真正的问题点——前两次是“冬天 / 夏天”这种普通时间点，最后那句“从小到大”直接把整个成长阶段打包成了一次，这种时间维度错位本身就是笑点的来源。 在这个基础上，它没有停在“这是夸张”这种教科书级别解释，而是继续往上提炼：告诉你“只打三次”其实是反话，真正的含义是“从小到大一直在挨打”，然后顺手把这一类挨打梗总结成一个模板——前面用几个正常次数麻痹你，最后扔出一个把整段人生包进去的时间段当“最后一次”。 更妙的是，它还会主动把这句话放回中文语境里，聊到这种说法背后是中国家庭里那种半开玩笑的“棍棒教育回忆”，举了“只打两顿：早饭和晚饭”之类的相似表达，最后再用两三句话收束成一个任何人都看得懂的解释版本。

或者说，当你问一个需要复杂推理的问题时（如“分析一段代码”、“总结一份报告的主旨”），它会进入深度思考模式。你得到的不是一个仓促的结论，而是一份逻辑完整、层次分明的分析报告。当你只需要快速问答时，它又能秒切回简短模式。

对我们而言，有个非常直观的感受，就是它不会“一根筋”。需要深度思考时，它表现得像一位严谨的学者，而需要效率时，它表现得像一位敏捷的助手，这种模式切换带来的输出质量和速度平衡，是极佳的产品体验。

此外，我们还尝试对了对长文本文件内容的解析测试，对比以前用 AI 摘要或分析长篇文档（比如 50 页 PDF）时，用户需要自己手动分段上传，或者担心模型读到后面就忘记开头信息。DeepSeek-V3.2-Exp 通过 DSA 机制，在我们的测试使用过程中，彻底解决了这个问题。你可以一股脑地把所有文档扔给它，不必担心长度限制或关键信息被遗漏。它像拥有超长待机记忆力，能够精准地在长篇大论中，提取到散落在各处的核心论点、数据和结论，让长文档处理变得简单了很多。

其实这样的例子有很多，但如果你真的想了解这个模型，那我告诉你。

如果把 DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 拆开看，其实它身上是叠了三套“人格”的：

• 第一层是 「大脑本体」： 背后继承的是 DeepSeek-V3 / V3.1 那条巨兽系谱——MoE 结构、671B 量级总参数、合理控制的激活参数，再叠加上一整套 RL 推理和工具使用对齐。简单讲，就是这颗脑袋本来就不笨，逻辑、数学、代码、阅读理解，在我们日常用下来都很抗打。

• 第二层是 「双档思考模式」： 很多家是把 Chat 和 Reasoner 做成两台模型，切来切去非常痛苦；DeepSeek 是在一台模型里做了 Think / Non-Think 两种 prompt 模式。我们现在接的是默认打开 Thinking 档，所以你会经常看到它不是一句话拍脑袋，而是习惯性地“先拆问题再给结论”。更妙的是，它不是那种“强行 dump chain-of-thought”式的碎碎念，而是会自动结构化：像刚才解释段子的那一条，它会自己整理成「字面意思 → 真正含义 → 段子模板 → 文化语境」这么四段，看着就很像一个有教学意识的语文老师。

• 第三层是 「长文本专注力」： 这就是 V3.2-Exp 的主修课了——官方搞了一个叫 DeepSeek Sparse Attention（DSA）的注意力机制，配套一个 Lightning Indexer。你可以把它想象成一个“先用高速浏览器扫一遍，再把需要认真读的句子圈出来”的过程：

  • 在 128K 这么长的上下文里，它不会傻乎乎地对每个 token 都算 full attention，而是先用一个轻量索引器快速打分，筛出“候选重点”；

  • 然后再从这些候选里做细粒度选择，真正进入注意力窗口的其实只是少数关键 token。 换成人话就是：它不会对每个字都上纲上线，而是懂得“有的字值得反复掂量，有的字扫一眼就够了”。

这三层叠在一起，你能感受到的那种“既能认真想，又不容易拖垮性能，还懂中文语境”的体验，其实不是一个特性带来的，而是架构 + 训练 + 推理策略三重叠加带来的综合效果。

更现实一点说：

我们在内部做了一件很粗暴的事——把之前用过的一些大模型按“能不能扛 50 页 PDF + 中文语感顺不顺 + 价格能不能接受”三个维度拉表格，DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 是那个唯一不需要打折扣的：

• 长文档，它靠 DSA 确实扛得住，不用切七八段；

• 中文内容，它不是“能勉强看懂”，而是能把段子、语气、网络用语都读出门道；

• 成本上，它又不是那种“只能少量体验”的旗舰价位，我们是真敢把它接进生产工作流天天薅的。

所以你说它强大，不只是“推理厉害”这一条的强，是那种——你把几种原来不可能放在同一颗脑子里的要求往上堆，它居然一股脑接下来了。

还是那句话，“你可以找很多会 Think 的，也可以找很多长上下文的，但要在中文场景里，把这几件事压在同一个模型上跑、每天真用，我们目前只敢说：DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 是这条线上的独一档。”

其实，最后想说的，也是大家都关注的，就是它的高性能与合理成本。许多顶级模型性能虽强，但价格昂贵，用户只能“浅尝辄止”或用于关键任务。DeepSeek 通过 MoE 架构，在保证顶级性能的同时，将激活成本控制在一个可大规模负担的水平。对企业而言，大规模使用，真的不用太担心“价格焦虑”，可以大面积将它集成到日常的、高频的生产工作流中。

最后再想说一句【中国力量，真香】。