2月13日，澎湃新闻记者获悉，DeepSeek 网页/ APP 正在测试新的长文本模型结构，支持 1M 上下文。其API 服务不变，仍为 V3.2，仅支持 128K 上下文。

这也被外界认为，DeepSeek或将在今年春节再次“炸场”发布新模型，复刻去年春节现象级轰动。

今年1月12日，DeepSeek曾发布一篇新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axis of Sparsity for Large Language Models》(基于可扩展查找的条件记忆：大语言模型稀疏性的新维度)，梁文锋位列作者名单中，这篇论文为北京大学和DeepSeek共同完成。据分析，这篇论文的核心直指当前大语言模型存在的记忆力“短板”，提出了“条件记忆”这一概念。

当时行业就普遍猜测，DeepSeek的下一代模型V4或将在今年春节前后正式发布。

去年12月1日，DeepSeek曾经同时发布两个正式版模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，官方网页端、App和API均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2，Speciale版本目前仅以临时API服务形式开放，以供社区评测与研究。

据介绍，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Agent(智能体)任务场景。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2达到GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro；相比Kimi-K2-Thinking，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少计算开销与用户等待时间。