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　　这两天从各路大V及网友的评测体验来看，DeepSeek V3.2比之前的版本是有很大进步的，考虑到价格的关系，其综合表现还是让人惊喜的。

　　对于当前的情况，DeepSeek官方也是很清楚的，在这次的论文中他们承认了与Gemini-3.0-Pro等闭源大模型有一些局限性，首先是总训练FLOPS较少，导致世界知识广度不如领先的专有模型，预计在未来的迭代中通过扩展训练来解决这一差距。

　　其他因素还有标记效率要比Gemini-3.0-Pro差，以及解决复杂任务能力不如前沿模型，这些都需要改进基础模型及训练后处理方案。

　　从DeepSeek的表态靠近，V 3.2存在的问题说到底还是3.X版的基座大模型已经有点落后了，要想达到当前的顶级AI水平，需要投入更高的算力和数据。

　　对于这一点，相信DeepSeek是有准备的，V4及不一定存在的R2今年一直没发布，但DeepSeek绝对会在准备更强大的算力和数据资源了。

　　按照之前的惯例，估计今年春节前后DeepSeek V4/R2就要陆续发布了。