DeepSeek新模型讓硅谷“失眠” 開源陣營的“反擊夜”(3)

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2025-12-04 13:38:15 澎湃

這套模式與Agent領(lǐng)域近一年熱炒的“Interleaved Thinking”不謀而合。對于現(xiàn)實世界的復(fù)雜任務(wù)而言，這種能力要比單次大爆發(fā)式推理重要得多。真實場景里，任務(wù)往往要先搜集一輪信息、再驗證、再拆解子任務(wù)、再修正路徑，如果每調(diào)一次工具，模型的“思路”就被截斷一次，那它就只能不停重來——既浪費token，也容易在反復(fù)重啟中丟失關(guān)鍵線索。

V3.2在底層做的改動，是把“推理軌跡”當成上下文中的固定資產(chǎn)，工具調(diào)用不會刷新這條軌跡，只會在其后追加新思考。工具返回新信息之后，模型繼續(xù)沿著原先的思路往下推，而非重開一局。這既讓同一任務(wù)中的中間狀態(tài)可以反復(fù)復(fù)用，也顯著減少了毫無必要的重復(fù)生成。

綜合來看，這一代DeepSeek的進步，更像是一次“算力配置邏輯”的重寫：在算力總盤子并不占優(yōu)的情況下，通過更聰明的架構(gòu)設(shè)計和推理方式，把每一點浮點數(shù)都用到刀刃上。DSA負責(zé)把“該算的算得更專注”，交錯思維負責(zé)讓“每一步思考帶來的信息收益更大”，兩者疊在一起，指向的都是同一個目標——從一個“大號補全器”，走向一個更接近“持續(xù)思考的智能體”。

從這個意義上講，在參數(shù)規(guī)模紅利逐漸見頂之后，接下來的競爭，注定會從“誰更大”轉(zhuǎn)向“誰更會用算力”和“誰能組織起更長、更穩(wěn)定的思維鏈條”。V3.2算是這個方向的一個相對成熟的樣本。

如果說架構(gòu)上的變化讓V3.2站穩(wěn)了技術(shù)底座，那么在戰(zhàn)略路線上的明顯拐彎，則體現(xiàn)在一個關(guān)鍵詞上——Agent。

過去一年，業(yè)界對Agent的話題并不少，但大部分廠商仍把它當作模型能力之上的“外掛能力”：有就加一層，沒有也不至于影響大盤。DeepSeek這次則把話說得很直接——在它的技術(shù)文檔和對外闡釋中，“Agent能力”和“推理能力”被放在了同一高度。

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