根据@DeepLearningAI报道，DeepSeek最新推出的685B专家混合（MoE）大模型采用相关性Token关注机制，实现了2-3倍长上下文推理速度提升，并将处理成本降低6-7倍，相较于上一代V3.1模型（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年10月22日）。V3.2模型权重采用MIT开源协议，通过API收费为每百万输入/缓存/输出Token分别为$0.28/$0.028/$0.42，推动开源和API商业模式发展。该模型专门针对华为及中国本土芯片进行优化，提升本地硬件兼容性。虽然整体性能与V3.1相近，但在代码生成和智能体等任务上略有提升，科学和数学领域略微下降，为中国市场和成本敏感型AI应用带来新商机（来源：DeepLearning.AI，The Batch）。

据Greg Brockman（@gdb）介绍，GPT-5在长上下文推理方面实现重大突破，使AI模型能够在单次查询中处理和理解更大规模的信息。这一进步有助于企业自动化复杂的文档分析、法律审查和研究工作，突破以往上下文窗口的限制。长文本推理能力为金融、医疗和法律等需要综合数据分析的行业带来新的商业机会。根据@ gdb的报道，这些提升使GPT-5成为AI知识管理和流程自动化领域的重要创新。（来源：https://twitter.com/gdb/status/1953747271666819380）