DeepSeek於2月11日灰度更新網頁端和APP端，14日正式官宣爲新長文本模型結構測試。此次更新支持最高100萬token超長上下文，知識庫更新至2025年5月。但API服務仍爲V3.2版本，僅支持128K上下文。業內視此次更新爲下一代V4模型發佈前的技術預熱和壓力測試，引發對V4的廣泛期待。更新後，DeepSeek的交互風格也發生明顯變化。
國產AI公司DeepSeek在GitHub代碼庫中更新FlashMLA代碼，被發現大量指向未知模型“MODEL1”的標識符。該標識符與現有V3.2版本並列提及，暗示這可能是一個全新的模型序列，而非簡單迭代。
騰訊自研大模型混元2.0（Tencent HY2.0）正式發佈，與此同時，DeepSeek V3.2也逐步接入騰訊生態。目前，這兩大模型已在元寶、ima等騰訊AI原生應用中率先上線，騰訊雲也同步開放了相關模型的API及平臺服務。 全新發布的Tencent HY2.0採用混合專家（MoE）架構，總參數量高達4
DeepSeek-V3.2正式版與極致推理版同步發佈，支持網頁端、App、API一鍵切換，性能再證“開源最強”。最大亮點是首次實現“思考過程”與“工具調用”深度融合，支持兩種模式並行：思考模式可進行長鏈條推理，工具調用模式則能高效執行任務。
Fentible
Cthulhu是一個基於Mistral Small v3.2和v3.1的大型模型融合項目，通過融合多個尖端微調模型創建的超強24B參數語言模型。它具有章魚般的多面性特徵，提供無審查的創造性文本生成能力，擅長散文創作、指令遵循和深奧知識表達。
DavidAU
基於Stheno v3.2模型的NEO CLASS量化版本，採用先進的量化技術提升模型性能，在保持高質量輸出的同時顯著降低計算資源需求。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
