DeepSeek 一发布模型，总会引起业内的高度关注与广泛讨论，但也不可避免的暴露出一些小 Bug。 比如老外用英文询问，它却在思考过程中切回「神秘的东方文字」。当然，DeepSeek 模型对汉字「情有独钟」的情况早已出现，「极」字 Bug 就是典型 例子。 而这一次，随着新模型 DeepSeek-V3.2 的发布，大家又发现了 DeepSeek 需要优化的地方：其长思考版本（Speciale）暴露出一些 Token 使用效率不佳的问 题。 根据多位研究者反馈，DeepSeek-V3.2 Speciale 在处理复杂任务时出现明显的 Token 消耗异常。具体表现为： 在相同任务上，Gemini 只消耗 2 万 Token，DeepSeek-V3.2 Speciale 却用了 7.7 万，也就是说，它需要 3 倍以上的 Token 才能输出类似质量的结果。 另外，Speciale 版本出现输出内容又长又啰嗦的问题，但最终仍然错的情况，这并不是新问题，而是 GRPO 算法本身的固有缺陷。 实际上，DeepSeek-V3.2 在 Token 消耗方面的异常表现，已经被不少用户与研究者观察到。有社区网友指出，Spe ...