12月1日晚间 ，DeepSeek一口气发布了DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale两个正式版模型 。
《科创板日报》记者注意到 ，此次新发布的DeepSeek-V3.2系列模型，主要强在推理能力的提升 。
在Benchmark推理测试中 ，V3.2与GPT5 、Claude4.5在不同领域各有高低 ，只有Gemini 3 Pro对比前三者均有较明显优势。
而与月之暗面新发布的Kimi-K2-Thinking相比，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间 。
对于这次DeepSeek新模型的发布 ，IDC中国研究总监卢言霞向《科创板日报》记者认为 ，其将推理能力融入到既有大模型，使得大语言模型 、多模态大模型本身就具备推理能力 ，这也是未来的发展方向 ，会让模型推理更快，以解决之前纯推理模型速度慢的问题 。
快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰则向《科创板日报》记者称 ，DeepSeek新模型降低了推理成本 ，通过稀疏注意力机制，使128K长上下文推理成本降低数倍 ，内存占用减少70%。
与此同时 ，DeepSeek作为开源模型在某些领域实现对闭源模型的反超，通过RL强化学习投入超过预训练投入 ，以规模化投入强化学习创新路径 ，直接推动模型在数学推理（IMO金牌） 、编程（ICPC世界第二）等硬核任务中达到GPT-5水平。
此外，DeepSeek V3.2模型从“工具调用 ”迈向“思考型智能体 ”，实现“文武兼优” 。V3.2版本引入“思考保留 ”模式 ，支持将工具调用嵌入完整的推理链条中 ，从而有效规避传统智能体常见的“记忆断裂 ”问题 。比如，面对多步骤复杂任务时 ，模型能够基于历史工具执行结果持续优化决策 ，而无需重启推理流程。
技术报告显示，在智能体评测中 ，V3.2得分高于同为开源的Kimi-K2-Thinking和MiniMax M2 。
不过 ， DeepSeek也承认，与Gemini3 Pro等前沿闭源模型相比 ，自家模型仍存在一定的局限性 。首先 ，V3.2的世界知识广度仍落后于领先的专有模型，其次在令牌（Token）效率方面 ，V3.2通常需要更多的令牌才能达到像Gemini3 Pro这样的模型输出质量。在解决复杂任务方面也不如前沿模型 。
DeepSeek方面称 ，团队计划在未来通过增加预训练计算量来填补知识空白，并专注于优化模型推理链的智能密度以提高效率，进一步改进基础模型和训练后方案 。
一位AI智能体业内人士在实测后向《科创板日报》记者表示 ，DeepSeek的多智能体效果优于国内其他模型 ，而低于谷歌Gemini。
对于DeepSeek近期的新模型都在发力智能体，卢言霞认为 ，未来的大模型就是智能体平台 ，这是必然趋势 。
“大模型衍生出来的智能体，将首先在部分垂直应用场景落地 。然而 ，要构建系统级的智能体 ，仍要克服数据 、硬件、知识融合与外部生态协同等多重挑战。展望未来，专用的智能体开发平台将应运而生 。一个明确的趋势是 ，基础大模型能力将越来越延伸 ，进化为可自主行动的智能体 。”
从智能体的发展方向上来看，田丰表示 ，目前在深度思考、调用工具两类发展方向上渐趋融合 ，同时解决长记忆能力 、复杂任务规划能力。
此外，服务执行正在取代信息搜索。田丰表示，初级智能体只能查询信息 、缺少执行能力 ，而以千问app、豆包AI 、 DeepSeek等为代表的智能体 ，则能将购物 、支付、物流 、社交 、娱乐等综合O2O服务融为一体，即是百事通 ，又是“全能管家” 。
田丰还看好智能体解决行业专有问题 。“法律、财会 、医疗 、制造、能源 、政务 、教育等智能体将成为刚需 ，万金油不如一招鲜，用户会对解决工作生活刚需的专用智能体更有兴趣 ，通过通用智能体调用专用智能体也成为一篮子协同模式。 ”
（文章来源：财联社）
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