关键词：热门话题 | 大模型 | 算力
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DeepSeek V3系列作为中国开源大模型的代表性产品，在2025年末至2026年初持续迭代更新。从V3到V3.2，DeepSeek在模型架构、推理效率和国产化适配等方面实现多项突破。本文梳理DeepSeek V3系列的技术细节与性能参数。
DeepSeek V3最初于2024年12月发布，采用MoE（混合专家）架构，总参数量671B，单次推理激活参数37B。随后，DeepSeek在2025年12月推出V3.2版本，2026年2月继续迭代优化。2026年4月，DeepSeek进一步发布V4系列（V4-Pro和V4-Flash），标志着技术路线的持续演进。
| 规格 | DeepSeek V3 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek V4-Flash | DeepSeek V4-Pro |
|------|-------------|---------------|-------------------|-----------------|
| 发布时间 | 2024年12月 | 2025年12月 | 2026年4月 | 2026年4月 |
| 总参数量 | 671B | 685B | 284B | 1.6T |
| 激活参数量 | 37B | ~37B | 13B | 49B |
| 上下文窗口 | 128K | 163K | 1M | 1M |
| 最大输出Token | ~8K | — | 384K | 384K |
| 许可证 | MIT | DeepSeek开源许可 | MIT | MIT |
| API输入价格 | $0.28/M | $0.27/M | $0.14/M | $0.435/M |
DeepSeek V3系列的核心技术路线是MoE（混合专家）架构。以V3.2版本为例，总参数量685B，但单次推理仅激活约37B参数（激活率约5.5%）。这种设计使得模型在保持强大表达能力的同时，显著降低推理计算量。据测算，V3.2的推理吞吐量是同量级稠密模型的10倍以上。
INT4量化后的V3.2可在单张A100 80G显卡上运行，这一硬件门槛对于中小型团队和企业来说具有较高的可及性。
DeepSeek V3.2在训练环节实现了国产芯片的全面适配。据2026年3月发布的技术报告，V3.2的训练全面采用海光信息和寒武纪国产芯片，脱离CUDA生态，训练成本较使用NVIDIA GPU降低约60%。这一突破在全球大模型训练领域具有标志性意义。
DeepSeek V3.2采用MLA（Multi-head Latent Attention）多头潜在注意力机制，结合稀疏注意力技术，在降低显存占用的同时保持对长序列的处理能力。V4-Pro进一步引入CSA（Cross-Sequence Attention）与HCA（Hierarchical Context Attention）混合注意力机制，将上下文窗口扩展至1M Token。
DeepSeek V3.2在多个benchmark上表现突出：
| Benchmark | DeepSeek V3.2得分 | 备注 |
|-----------|-------------------|------|
| GSM8K（数学推理） | 94.7% | 开源模型全球第一 |
| MATH（数学竞赛） | 78.3% | 接近闭源旗舰模型 |
| Open LLM Leaderboard | 87.5 | 开源模型全球第二 |
| HumanEval（代码生成） | 90.2% | Java、Python支持完善 |
在数学推理方面，V3.2的GSM8K得分94.7%位居开源模型全球第一，MATH得分78.3%已接近闭源旗舰模型水平。在综合性能上，Open LLM Leaderboard得分87.5排名开源模型全球第二，与Llama 4 Maverick差距极小，中文能力远超Llama 4。
DeepSeek V4系列进一步提升性能。V4-Pro在SWE-bench Verified上达到83.7%，支持1M Token上下文窗口。V4-Flash以284B总参数和13B激活参数实现了低延迟推理，API输入价格仅为$0.14/M Token。
DeepSeek V3系列采用MIT许可证（V3.2为DeepSeek开源许可），允许免费商用，衍生代码无需开源，无营收门槛。这一宽松的开源策略吸引了大量开发者和企业用户。
值得注意的是，2026年4月DeepSeek发布V4前，未按惯例优先给英伟达和AMD预留适配窗口，而是提前数周将机会给了华为昇腾。DeepSeek官方在脚注中预告：下半年昇腾950超节点批量上市后，V4-Pro的价格还会"大幅下调"。路透社评论称此举"breaking from standard industry practice"——打破了行业惯例，但也反映出国产芯片在大模型推理中已从"能用"走向"好用"。
DeepSeek V3.2与同期开源模型相比：
| 规格 | DeepSeek V3.2 | Qwen 3.5 | Llama 4 Maverick |
|------|---------------|----------|-------------------|
| 总参数量 | 685B | 397B | — |
| 激活参数量 | ~37B | ~17B | — |
| 上下文长度 | 163K | 262K（可扩展至1M） | — |
| 多模态支持 | 基础视觉理解 | 原生文本+图像+视频 | 文本为主 |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | — |
与阿里Qwen 3.5相比，DeepSeek V3.2的总参数量和激活参数量更大，数学推理能力更强；Qwen 3.5在上下文长度和多模态支持方面占优，LM Arena盲测排名更高（中国模型第一、全球第五）。
DeepSeek V3系列通过MoE架构优化、国产芯片适配和宽松的开源策略，在全球开源大模型市场中确立了差异化竞争优势。其在数学推理和代码生成方面的突出表现，使其成为算法开发、科学计算等场景的重要选择。随着V4系列的发布和昇腾芯片适配的深入，DeepSeek有望在国产算力生态中发挥更加关键的作用。
编辑：AI资讯编辑部 | 发布时间：2026年6月16日
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