完整教程：基于蓝耘元生代MaaS平台DeepSeek-V3.2-Exp与V3.1-Terminus模型对比测评：性能相近，价格大幅下降

2025-10-19 18:10 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

基于蓝耘元生代MaaS平台DeepSeek-V3.2-Exp与V3.1-Terminus模型对比测评：性能相近，价格大幅下降

在AI模型快速迭代的今天，新版DeepSeek-V3.2-Exp以降低75%的调用成本引发关注，官方称性能基本持平。这究竟是技术突破还是营销策略？本文将通过实际测评给你答案。

测评背景与方法

模型演进背景

根据DeepSeek官方发布的信息，DeepSeek-V3.2-Exp是基于V3.1-Terminus的升级版本，核心创新是引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制。这种机制首次实现了细粒度稀疏注意力，能在几乎不影响模型输出效果的前提下，显著提升长文本和推理效率。

值得注意的是，DeepSeek-V3.2-Exp是一个实验性版本，作为新一代架构的过渡版本推出。官方强调，在训练设置严格对齐的前提下，该模型在各领域公开评测集表现与V3.1-Terminus基本持平。
在这里插入图片描述

测评方法设计

基于蓝耘元生代MaaS平台的调用Demo，在前面的文章可以获取到这个demo，我这里不重复赘述，我们将从以下几个维度对两个模型进行对比测评：

基础能力测试：通用问答、逻辑推理、知识查询
专业领域测试：代码生成、数学解题、文本创作
长文本处理：效率与质量对比
成本分析：实际调用成本对比

测评环境搭建

修改原始Demo支持双模型

我们需要对提供的HTML Demo进行修改，增加对DeepSeek-V3.2-Exp模型的支持：

<!-- 在模型选择部分添加V3.2-Exp选项 -->
    <div class="input-group">
  <label for="model">模型选择：</label>
      <select id="model">
    <option value="/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus">DeepSeek-V3.1-Terminus</option>
    <option value="/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp">DeepSeek-V3.2-Exp</option>
    </select>
  </div>
  <!-- 添加对比测试按钮 -->
      <div class="input-group">
        <button id="compareBtn">
      <span>对比测试两个模型</span>
      </button>
    </div>

测试数据集设计

为了全面评估两个模型的性能，我们设计了以下测试用例：

测试类别	具体问题	评估指标
逻辑推理	“如果所有的A都是B，有些B是C，那么有些A是C吗？”	逻辑正确性、推理过程
代码生成	“用Python写一个快速排序算法”	代码正确性、代码质量
数学能力	“求解一元二次方程x²-5x+6=0”	解题步骤、答案准确性
文本创作	“写一篇关于人工智能未来发展的短文”	连贯性、创意性
知识问答	“解释一下什么是量子计算”	准确性、完整性

测评结果分析

基础能力对比

在通用问答和逻辑推理测试中，两个模型表现出高度一致性：

逻辑推理测试：两个模型均正确指出"有些A是C"的结论不一定成立，并提供了相似的反例说明
知识问答测试：在科学、历史、文化等领域的问题上，两个模型的回答准确率和信息完整度相当
文本创作测试：生成的文章质量和结构无明显差异，V3.2-Exp在响应速度上略有优势

专业领域性能

代码生成能力

我们以"用Python实现快速排序"为例，两个模型均生成了正确可运行的代码：

# 两个模型生成的快速排序代码结构高度相似
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

测评发现：在代码生成任务中，两个模型的性能无显著差异，生成的代码都具有良好的可读性和正确性。

数学解题能力

在数学问题求解方面，V3.2-Exp和V3.1-Terminus都展示了完整的解题步骤：

对于一元二次方程x²-5x+6=0，两个模型均正确给出：

因式分解过程：(x-2)(x-3)=0
正确解：x=2或x=3

长文本处理效率

这是V3.2-Exp的主要优化点。我们使用128K长度的文本进行测试：

处理速度对比（单位：tokens/秒）：

V3.1-Terminus：基准速度
V3.2-Exp：提升约2-3倍

内存使用对比（基于官方数据，非测评结果）：

V3.2-Exp相比V3.1-Terminus降低30-40%

这一改进使得V3.2-Exp在处理长文档、法律文本、学术论文等场景中具有明显优势。

成本分析：惊人的价格优势

API价格对比

根据DeepSeek官方公告，V3.2-Exp的API价格大幅下调：

计费项目	V3.1-Terminus价格	V3.2-Exp价格	降幅
输入token（缓存未命中）	4元/百万tokens	2元/百万tokens	50%
输出token	12元/百万tokens	3元/百万tokens	75%
输入token（缓存命中）	0.5元/百万tokens	0.2元/百万tokens	60%

实际成本测算

假设一个典型使用场景：每月处理5000万输入token，生成2000万输出token：

V3.1-Terminus月成本：

输入：50 × 4 = 200元
输出：20 × 12 = 240元
总成本：440元

V3.2-Exp月成本：

输入：50 × 2 = 100元
输出：20 × 3 = 60元
总成本：160元

月节省费用：280元（降低64%）

对于输出密集的应用（如内容生成、对话系统），成本节省幅度可达70%以上。

技术原理解析

DeepSeek Sparse Attention（DSA）

V3.2-Exp的核心创新DSA机制，是对传统注意力机制的优化：

传统注意力：计算复杂度O(n²)，需要计算序列中每个token与所有其他token的关系
DSA稀疏注意力：选择性计算注意力权重，减少不必要计算

这种优化在几乎不影响模型输出质量的前提下，显著提升了长文本处理效率。

训练设置对齐

为确保公平比较，DeepSeek特意将V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行了严格对齐。这意味着两个模型在相同的训练数据、超参数设置下进行训练，唯一变量是DSA机制的引入。

实际应用建议

选择V3.2-Exp的场景

新项目开发：毫无疑问应该选择V3.2-Exp，享受更低的API成本
长文本处理：法律文档分析、学术论文处理等场景
输出密集型应用：内容生成、对话系统、创意写作
预算敏感项目：初创公司或个人开发者项目

暂时保留V3.1-Terminus的场景

现有系统稳定性：已稳定运行的系统可暂不迁移
特定任务验证：对特定任务效果有疑虑，可先进行对比测试

值得注意的是，DeepSeek为V3.1-Terminus临时保留了额外的API访问接口，用户可通过修改base_url继续使用，该接口将保留至10月15日。

总结与展望

通过详细测评，我们可以得出以下结论：

性能表现

DeepSeek-V3.2-Exp在各项能力指标上与V3.1-Terminus基本持平，在逻辑推理、代码生成、数学解题、文本创作等任务中未发现显著质量差异。长文本处理效率有明显提升。

成本效益

V3.2-Exp的API调用成本大幅降低，特别是输出token价格下降75%，这使得AI应用的大规模部署成本显著降低。

技术意义

DSA稀疏注意力机制的成功应用，展示了深度学习模型优化推理效率的潜力，为更大规模模型的发展铺平了道路。

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