重磅！DeepSeek V3.2双模型震撼发布，直面Scaling Law争议

事件焦点：从争议到落地的另一种回答
近一周以来，“Scaling Law撞墙论”成为全球AI讨论焦点。就在部分技术领军者认为模型扩展接近极限之时，DeepSeek选择以V3.2与V3.2-Speciale重塑讨论方向——不是质疑理论，而是用实践证明规模仍具可挖掘空间。

Scaling Law争议背后的技术逻辑
Ilya Sutskever指出，预训练数据不足、模型臃肿难带来质变，暗示“扩展时代”终将离场。DeepSeek则提出完全不同的经验：训练后瓶颈应由优化方法与数据解决，而非简单等待更好的基座。研究团队强调，“遭遇瓶颈并不意味着道路终止，而是提示应改变突破方式”。这使Scaling讨论出现了“不是规模消失，而是规模换道”的新视角。

V3.2的能力定位与技术创新
作为日常主力模型，V3.2在推理与代码任务上稳步接近GPT-5，同时以DSA稀疏注意力实现更长上下文的高效计算。其独特之处在于将“思考模式”与“工具调用”结合，让推理链路不再封闭。通过构建覆盖1800+环境、85000+复杂任务的Agent训练流水线，V3.2在开源评测中展现出真实泛化能力，而非榜单优化。

V3.2-Speciale的深度推理路线
Speciale承担模型体系中的“极限推理与自我验证”任务。它允许大幅增加推理链路长度，使模型能够在高复杂度场景中形成多次验证、多轮推导的能力。深度推理带来Token量的大幅上涨，但由于DSA架构的效率提升，其成本反而显著下降。例如在Codeforces场景中，Speciale输出77k tokens，达到Gemini的3.5倍，但推理成本却远低于同档竞品。

未来预期与行业推测
DeepSeek在报告中指出，目前知识覆盖度落后于Gemini 3.0 Pro，未来版本将回到“扩大预训练”的主线补齐差距。观察其过去一年在V3基座上完成的多模态一体化架构、视觉压缩记忆与强化学习工程化路径，有行业预判认为：当预训练算力补齐后，DeepSeek可能在V4或R2中实现更大幅度跃迁。

结尾观察：方法论的重要性
V3.2系列给出的答案并非简单反驳Scaling Law，而是一套新的工程化路线：用架构创新解决长上下文瓶颈，用强化学习解决推理深度，用过程监督解决自我验证，用算力扩大解决知识缺口。这套思路展示了一条不同于以往的模型演化路径，也让关于“规模是否终结”的争论重新回到技术本质。