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2025 年 9 月 29 日，DeepSeek 发布实验版 V3.2-Exp，引入 DeepSeek 稀疏注意力（DSA），在长上下文场景下提升计算效率，为后续正式版的效率优化铺路。

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek 发布 671B 参数的 MoE 基座模型 DeepSeek-V3，单 token 激活约 37B，新增多 token 预测并采用 FP8 混合精度训练，性能对标 GPT-4o 与 Claude 3.5 Sonnet，并以极低训练成本引发业界关注。

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 以 MIT 协议开源 DeepSeek-R1 推理模型，从 V3-Base 初始化、以强化学习驱动训练，数学与编程推理对标 OpenAI o1 且免费可用，应用迅速登顶美国 App Store 并引发市场震动。

2024 年 5 月，DeepSeek 发布 DeepSeek-V2 系列开源大模型，首次引入多头潜在注意力（MLA）与 MoE 稀疏架构，236B 总参数、单 token 激活约 21B，以极低推理成本对标主流模型，奠定后续 V3、R1 的高效路线。