DeepSeek发布新模型，寒武纪、华为快速适配！..

xinwen.mobi · 发表于 2025-10-10 11:53:18

2025年9月29日，DeepSeek发布实验性模型DeepSeek-V3.2-Exp，其引入的稀疏注意力架构引发行业震动，而寒武纪、华为等国产芯片厂商的“分钟级适配”，更是标志着国产AI软硬件生态进入协同爆发期。这场技术共振背后，既有底层架构的突破，也暗含国产算力产业链的战略突围逻辑。新模型：架构革新与成本革命DeepSeek-V3.2-Exp的核心突破在于自研稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention），通过细粒度注意力分配，在不损失输出质量的前提下，将长文本处理效率提升3倍以上。该机制可动态聚焦文本关键信息，例如在法律合同审核场景中，模型能精准定位风险条款，同时将推理耗时从传统架构的秒级压缩至毫秒级。性能提升直接反映在成本优化上。DeepSeek官方同步宣布API价格降幅超50%：输入缓存命中单价从0.5元降至0.2元/百万tokens，输出单价从12元腰斩至3元/百万tokens。这种“高能低价”特性，使中小企业也能负担顶尖大模型服务，加速AI普惠化进程。适配竞速：国产算力的协同答卷寒武纪与华为的适配响应，展现了国产芯片厂商的技术储备与生态协同能力，两者策略各有侧重却殊途同归。# 寒武纪：4分钟的“预演式适配”9月29日18:07 DeepSeek官宣新模型后，寒武纪仅用4分钟便宣布完成适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。这种“瞬时响应”并非偶然，而是基于三大技术铺垫：超前协同研发：行业专家分析，671GB体量的模型仅下载就需8-10小时，适配工作必然在发布前已启动，双方在稀疏注意力机制的硬件适配方案上早有共识；底层技术优化：通过Triton算子快速实现架构兼容，利用BangC融合算子挖掘硬件极限性能，结合计算-通信并行策略，使算力利用率达到业界领先水平；生态经验沉淀：此前寒武纪已深度优化过DeepSeek系列模型，南京智算中心曾基于其思元芯片，为苏宁易购搭建全国产化推理服务，积累了成熟的适配方法论。# 华为昇腾：全栈式的性能兜底华为昇腾以“Day 0支持”（发布当天完成适配）彰显实力，其优势体现在全栈技术链条的协同：硬件支撑：基于Atlas 800I A2服务器（8*64G配置），实现128K长序列输出时，首token耗时（TTFT）低于2秒、每token耗时（TPOT）低于30毫秒的业界顶尖速度；框架优化：通过vLLM/SGLang推理框架深度定制，叠加长序列亲和的CP并行策略，兼顾时延与吞吐效率；生态开放：在昇腾社区开源全部推理代码和算子实现，开发者可通过预置MindIE镜像一键部署，大幅降低开发门槛。值得关注的是，华为云还启用CloudMatrix 384超节点为新模型提供算力支撑，该节点集成384个昇腾NPU与192个鲲鹏CPU，训练性能达传统节点的3倍，为超大规模模型部署提供“硬件保险”。产业意义：从生态追随到标准突围此次适配事件的深层价值，在于标志着国产AI产业完成三大跨越：协同能力成熟：从过去“模型发布→芯片被动适配”的滞后模式，转向“算法-硬件联合设计”的前瞻协同，寒武纪的4分钟响应与华为的Day 0支持，证明国产产业链已具备与国际巨头同台竞技的协同效率；成本控制突破：稀疏注意力机制与国产芯片的适配，使长序列场景训推成本降低40%以上。例如金融领域的智能投顾系统，若采用DeepSeek-V3.2-Exp+寒武纪方案，硬件投入可压缩近半；标准话语权提升：2024年《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》提出“软硬件协同标准”后，本次适配成为标准落地的标杆案例。国产芯片厂商不再被动兼容国际框架，而是通过开源代码、统一接口，参与定义AI软硬件协同规则。应用落地：从技术突破到产业赋能目前新模型已在多领域展现落地潜力：金融场景：江苏银行通过本地化部署类似架构模型，将合同质检效率提升70%；国元证券将DeepSeek系列模型整合至智能投顾系统，实现投资策略实时生成；全栈国产化案例：南京智算中心基于寒武纪芯片与DeepSeek模型，为零售企业搭建供应链预测系统，实现算力、算法、应用的全国产化闭环；普惠化探索：API成本下降使中小开发者可低成本调用大模型，例如医疗影像分析创业公司，可通过昇腾平台快速部署多模态诊断模型，研发成本降低60%以上。随着更多国产芯片（如海光、沐曦等）加入适配阵营，国产AI生态正形成“算法创新→硬件适配→场景落地→标准迭代”的正向循环。这场由DeepSeek引发的适配竞速，不仅是一次技术升级，更是中国AI产业从“跟跑”到“领跑”的关键转折点。

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