小雷发现，DeepSeek似乎真的很喜欢大晚上给大家突然来个惊喜。

12月1日晚，DeepSeek突然来了一波更新：V3.2版本正式上线并向所有用户开放，同时也在各个开源社区上传了V3.2的本地部署模型供所有用户使用。从官方公布的测试结果来看，DeepSeek V3.2的推理能力已经基本与OpenAI的GPT-5相近，但是其成本却远低于GPT-5，可以说仅这一点就足以让不少人为之兴奋了。

好了，废话不多说，让我们直接进入正题，看看DeepSeek这次给我们带来了哪些方面的提升。

DeepSeek V3.2共有两个版本，一个是在DeepSeek官方网站上给大家免费使用的DeepSeek V3.2版，另一个则是仅支持API服务访问的DeepSeek V3.2-Speciale，从官方的描述来看，Speciale版拥有更强的推理能力，其主要用于探索目前模型能力的推理能力上限。

V3.2-Speciale除了会主动进入“长思考加强”模式外，还结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，使其拥有更强的指令跟随、数学证明和逻辑验证能力。在官方测试中，V3.2-Speciale的推理基准测试成绩直接媲美最新的Gemini-3.0-Pro。

图源：雷科技

可以看到DeepSeek在计算出结果后，开始反复验证答案的正确，并且思考不同情况下该答案是否仍然正确或存在其他问题，在最后输出答案前，DeepSeek总共进行了三轮答案验证。

虽然看起来有点浪费算力，但是这种多次验证的思路却是必须的，可以更好的确保DSA机制下回答的正确率，否则就以DeepSeek的稀疏架构来说，出错的概率其实会比其他AI更高。

然后我又设计了一个多步骤的任务链处理：

搜索北京今天气温

把气温转换为华氏温度

调用工具检查你的换算是否正确

最后用一句话总结今天适合不适合户外活动

注：你必须自己决定什么时候调用工具，不能一次性完成。

我们来看看DeepSeek的思考过程：

图源：雷科技

可以看到其很好的理解了提问的需求，并且开始分步骤使用搜索和数学工具来解决问题，最终输出了回答：

图源：雷科技

回答整体上是正确按照步骤做了回答，并且最后还自动选择数学工具对转换结果进行确认，但是也有一个奇葩的地方，DeepSeek把思考过程中提到过的“总结今天适合不适合户外运动”的回答弄丢了，不过瑕不掩瑜，思考过程来看，DeepSeek确实具备自主决策使用哪些工具的能力。

作为对比，另一个AI在面对相同的问题时，虽然理解“调用工具”等要求，但是在执行到实际步骤时却变成直接搜索对应数据来填充回答：

图源：雷科技

事实上，在DeepSeek的思考模式工具调用教程里也有类似的问题，不过那个教程中展示的是如何通过多轮对话和调用多个工具来提高最终答案的质量。

你可以这么理解：DeepSeek以前只能在你提问时通过回忆（模型参数）来组合答案，现在则可通过拆解问题、逐个提问并针对问题使用不同工具（如搜索、数学、编程等）来给出更好的解决方案，最后再整合所有回答并重新排版成完整答案。

因为整体时间有限，所以小雷也就没有设计更难的问题去测试DeepSeek，有兴趣的朋友现在就可以登录DeepSeek官网亲自试试。

DeepSeek V3.2强吗？确实强，但是并没有断崖式领先，从测试结果来看与GPT-5 High及Gemini 3.0 Pro都是有来有回。但是，当一个能在多个权威基准里对标 GPT-5、Gemini 3.0 Pro、推理成本却低到只有行业主流模型三分之一甚至更低的模型以完全开源的方式放出来，足以对整个市场造成冲击——这也是DeepSeek一直能颠覆行业的根本逻辑。

此前，业界一直有个声音：“开源模型永远落后闭源模型8个月”，这个结论不好说对不对，但是DeepSeek V3.2的发布显然终结了这个争论。DeepSeek继续坚持全量开源，尤其是在引入DSA这种能显著降低成本、提升长文本能力的底层技术之后，其实就让开源模型的角色从“追赶者”变成了反向倒逼闭源巨头的“挑战者”。

更重要的是，DSA带来的成本革命会对AI大模型的商业化造成显著影响，因为AI大模型的训练和推理本质上都还存在成本高的问题，一句“成本下降60%”背后其实不只是关系到运营成本，还有前期部署成本，整体成本下降也意味着即使是小型企业都可以借助DeepSeek训练出更强的模型。

而在推理端，长文本交互的价格足够低后，高级AI应用（智能体、自动化工作流、长链推理等）也将不再局限于企业级市场，而是能够更好地被推广到消费级市场使用，甚至可能极大加速“AI工具取代传统软件”的趋势，使AI真正渗透到操作系统层级的日常使用中。

对于普通用户而言，或许只是觉得多了个免费的好用模型，但是从在几个月、半年后，或许你会发现各种硬件、软件的AI体验又有了质的提升，不用怀疑，这背后大概率有DeepSeek的功劳。

本文来自“雷科技”，36氪经授权发布。