什麼是 DeepSeek 3.2？
DeepSeek 3.2 是 V3 系列的進化升級。本版本引入稀疏注意力機制，提升長上下文處理效率，同時控制運算資源消耗。透過模型架構和訓練策略的優化，實現語意理解、連貫生成與推理表達的更佳平衡。本版本更強調實際應用場景，而非一味追求極致能力突破。
DeepSeek 3.2 的核心功能
DeepSeek 3.2 在效能與效率之間取得新平衡，提供多項實用能力。
稀疏注意力
在長文本處理中運用稀疏注意力策略，更好地記憶並聚焦重要資訊，同時減少全域冗餘運算。
長上下文支援
加強長篇內容的處理能力，處理多段落、多章節內容時，維持語意連貫與一致性。
多任務泛化
在寫作、程式、摘要、對話等任務上具備強大泛化能力，單一模型即可應對多種輸入型態。
資源控制優化
結構設計與訓練策略優化，更適合硬體運行，降低運行成本與延遲。
DeepSeek 3.2 的優勢
DeepSeek 3.2 在穩定性、效率與實用性方面，較前代及同類模型展現出均衡優勢。
長文本場景更可靠
透過稀疏注意力提升長上下文的記憶與理解能力，減少文本不同部分間的邏輯衝突。
運算效率更佳
稀疏策略有助於控制運算負載，讓資源有限環境下運行更順暢。
輸出連貫性提升
生成多句或跨段落內容時，能維持主題、風格與節奏的一致性，避免突兀轉換。
