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DeepSeek新模型让硅谷“失眠” 开源阵营的“反击夜”(3)

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2025-12-04 13:38:15  澎湃

这套模式与Agent领域近一年热炒的“Interleaved Thinking”不谋而合。对于现实世界的复杂任务而言，这种能力要比单次大爆发式推理重要得多。真实场景里，任务往往要先搜集一轮信息、再验证、再拆解子任务、再修正路径，如果每调一次工具，模型的“思路”就被截断一次，那它就只能不停重来——既浪费token，也容易在反复重启中丢失关键线索。

V3.2在底层做的改动，是把“推理轨迹”当成上下文中的固定资产，工具调用不会刷新这条轨迹，只会在其后追加新思考。工具返回新信息之后，模型继续沿着原先的思路往下推，而非重开一局。这既让同一任务中的中间状态可以反复复用，也显著减少了毫无必要的重复生成。

综合来看，这一代DeepSeek的进步，更像是一次“算力配置逻辑”的重写：在算力总盘子并不占优的情况下，通过更聪明的架构设计和推理方式，把每一点浮点数都用到刀刃上。DSA负责把“该算的算得更专注”，交错思维负责让“每一步思考带来的信息收益更大”，两者叠在一起，指向的都是同一个目标——从一个“大号补全器”，走向一个更接近“持续思考的智能体”。

从这个意义上讲，在参数规模红利逐渐见顶之后，接下来的竞争，注定会从“谁更大”转向“谁更会用算力”和“谁能组织起更长、更稳定的思维链条”。V3.2算是这个方向的一个相对成熟的样本。

如果说架构上的变化让V3.2站稳了技术底座，那么在战略路线上的明显拐弯，则体现在一个关键词上——Agent。

过去一年，业界对Agent的话题并不少，但大部分厂商仍把它当作模型能力之上的“外挂能力”：有就加一层，没有也不至于影响大盘。DeepSeek这次则把话说得很直接——在它的技术文档和对外阐释中，“Agent能力”和“推理能力”被放在了同一高度。

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