模型简介
2025年12月1日，DeepSeek新开源了两款新模型，DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale，在推理能力上全球领先。
两款模型有着不同的定位。DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用智能体任务场景。9月底DeepSeek发布了实验版V3.2-Exp，此次是正式版更新。在公开推理测试中，V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于谷歌的Gemini3 Pro。
DeepSeek-V3.2-Speciale的目标则是“将开源模型的推理能力推向极致，探索模型能力的边界”。据介绍，Speciale是V3.2的长思考增强版，同时结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，该模型具备出色的指令跟随、严谨的数学证明与逻辑验证能力。据DeepSeek公布的数据，Speciale在多个推理基准测试中超越谷歌最先进的Gemini3 Pro。
由于DeepSeek-V3.2模型的参数量高达671B，本地难以直接部署模型，云端部署成为企业用户和开发者们部署的优先选择。
阿里云PAI-Model Gallery已接入DeepSeek-V3.2、DeepSeek-V3.2-Speciale模型，提供企业级部署方案。
部署步骤
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在PAI-Model Gallery模型广场找到DeepSeek-V3.2模型，或通过链接直达该模型：https://pai.console.aliyun.com/#/quick-start/models/DeepSeek-V3.2/intro在PAI控制台进入Model Gallery页面，选择模型广场Tab页，找到目标模型（如DeepSeek-V3.2或DeepSeek-V3.2-Speciale），单击模型卡片进入模型详情页。
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在模型详情页右上角点击「部署」，平台支持SGLang、vLLM部署框架。平台提供多种部署模板，内置默认配置，只需选择模板和计算资源，即可一键完成模型的云上部署，操作十分简便。
说明部署资源要求如下：
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公共资源部署
使用公共资源时仅支持资源列表中的规格进行部署。在灵骏分布式部署场景下，服务会使用相同资源部署多个节点。 -
EAS资源组、资源配额部署
服务在非分布式部署时需要8*141G显存计算资源。灵骏分布式部署场景，部署所需节点数已经预先加载，每个节点需要配置8*GPU资源。
选择推理引擎为SGLang，部署模板为单机。保持开启动态调度关闭、开启PD分离选择不开启，确认资源费用后单击部署。
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部署成功后，在服务页面可以点击“查看调用信息”获取调用的Endpoint和Token，想了解服务调用方式可以点击预训练模型链接，返回模型介绍页查看调用方式说明。
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使用推理服务：您可以在本地或使用各类客户端直接调用模型服务，也可以使用PAI平台提供的在线调试功能，此外您还可以使用PAI平台提供的WebUI界面与模型进行交互。可以参考使用文档：调用模型
更多模型支持
PAI-Model Gallery持续提供开源社区热门模型的快速部署、微调、蒸馏、评测实践，模型覆盖千问、万相、DeepSeek、Kimi、MiniMax、GLM等优秀开源模型，同时还提供Qwen3-235B-A22B-PAI-optimized、Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8-PAI-optimized、DeepSeek-R1-0528-PAI-optimized等PAI优化版本模型，内置了PAI优化版的EP+PD分离部署等模板，性能更优。