DeepSeek推出一個更高效的實驗版本模型。9月29日宣布推出DeepSeek-V3.2-Exp 模型，該模型是一個實驗性的版本，在此前的V3.1-Terminus版本上引入了DeepSeek Sparse Attention（一種稀疏注意力機制），針對長文本的訓練和推理效率進行了探索性的優化和驗證。能夠降低計算資源消耗並提升模型推理效率。
官方App、網頁端、小程序均已同步升級，開發者調用DeepSeek API的成本將降低50%以上。每百萬tokens（詞元）輸入價格從4元下調為2元（緩存未命中），輸入價格從0.5元下調至0.2元（緩存命中），每百萬tokens輸出價格從12元下調至3元。
DeepSeek還稱，新版R1模型在改寫潤色、總結摘要、閱讀理解等場景中，幻覺率降低了45%-50%，並對議論文、小說、散文等文體進行了優化，能夠輸出篇幅更長、結構內容更完整的長篇作品，同時呈現出更加貼近人類偏好的寫作風格。
《經濟通通訊社30日專訊》
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