根据 @deepseek_ai，DeepSeek 发布了实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，基于 V3.1-Terminus。来源：@deepseek_ai 于 X，2025年9月29日，https://twitter.com/deepseek_ai/status/1972604768309871061。该版本首发 DeepSeek Sparse Attention（DSA），用于更快、更高效的长上下文训练与推理。来源：@deepseek_ai 于 X，2025年9月29日，https://twitter.com/deepseek_ai/status/1972604768309871061。该模型现已在 App、Web 与 API 上线。来源：@deepseek_ai 于 X，2025年9月29日，https://twitter.com/deepseek_ai/status/1972604768309871061。API 价格同步下调超50%；对交易者而言，本次公告给出的可量化催化包括全渠道上线与50%+降价。来源：@deepseek_ai 于 X，2025年9月29日，https://twitter.com/deepseek_ai/status/1972604768309871061。

据 @DeepLearningAI 报道，阿里巴巴发布 Qwen3-Next-80B-A3B，提供 Base、Instruct、Thinking 三个版本，采用 Apache 2.0 开源权重许可，面向更快的长上下文推理，并支持最长 262,144 Token 输入与多Token预测；来源：DeepLearning.AI 在 X，2025-09-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1970254860416131146；The Batch 综述，https://hubs.la/Q03KsR8W0。该模型为 800 亿参数的混合专家架构，多数标准注意力层替换为 Gated DeltaNet，其余采用 gated attention，基于 Qwen3 数据集的 15 万亿 Token 子集训练，并使用 GSPO 进行微调；来源：DeepLearning.AI 在 X，2025-09-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1970254860416131146；The Batch 综述，https://hubs.la/Q03KsR8W0。交易角度看，核心可量化指标包括 262,144 Token 上下文窗口、多Token预测与 Apache 2.0 开源权重许可，这些参数决定了模型的可用性与性能边界；来源未提及任何加密货币集成或价格影响；来源：DeepLearning.AI 在 X，2025-09-22，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1970254860416131146；The Batch 综述，https://hubs.la/Q03KsR8W0。

据@gdb发布的信息，他在8月8日于X上发文称 gpt-5 for long context reasoning 并附上外部链接，指向与GPT-5及长上下文推理相关的内容来源（来源：@gdb 于X，2025年8月8日）。该帖未提供任何发布时间、技术规格、定价或可用性等更多细节，仅有文字与链接（来源：@gdb 于X，2025年8月8日）。在交易层面，目前唯一经证实的催化是该帖及链接本身，参与者可关注@gdb的后续发文及链接页面的官方更新，再考虑布局AI相关股票或加密叙事标的（来源：@gdb 于X，2025年8月8日）。鉴于该帖缺乏可执行的产品细节，建议将潜在仓位视为事件驱动并等待同一来源的确认公告（来源：@gdb 于X，2025年8月8日）。