DeepSeek終于還是沒憋住！

DeepSeek終于發(fā)布新版本了！

雖然不是大家期待的V4或者R2，但這個3.1的版本，仍然帶來了一些小驚喜。

我們來簡要總結(jié)下，這個DeepSeek V3.1都有哪些更新↓

1. 混合推理架構(gòu)

一個模型同時支持 思考模式（Think）與 非思考模式（Chat）。用戶可在官方 App/網(wǎng)頁端自由切換“深度思考”按鈕。

當然這不是DeepSeek首創(chuàng)，今年4月阿里Qwen3發(fā)布的時候，就濃墨重彩的宣傳了一下這種架構(gòu)。

我們還寫了一個科普：漫畫趣解：什么是混合推理模型？有啥好處？

2. 更高的思考效率

相比 DeepSeek-R1-0528，V3.1-Think速度更快，能在更短時間內(nèi)給出答案。

DeepSeek通過「思維鏈壓縮訓練」，在 減少20%-50% token輸出的情況下，性能與0528持平。

說白了，就是去掉無效推理、合并推理步驟、保留關(guān)鍵邏輯，但干貨質(zhì)量不變，少浪費token。

另外，素輸出也做了優(yōu)化，廢話更少了，非思考模式下，輸出長度得到有效控制，相比V3更精簡，性能保持不變。

3. 更強的Agent能力

現(xiàn)在智能體概念太火，DeepSeek當然不想錯過。

經(jīng)過Post-Training優(yōu)化，V3.1在工具調(diào)用與 智能體任務(wù)中表現(xiàn)提升明顯。

編程智能體：在SWE、Terminal-Bench 測評中，修復和復雜終端任務(wù)能力顯著增強。（能跟Claude叫板么）

搜索智能體：在browsecomp、HLE等復雜搜索與跨學科難題測試上性能大幅提升。

4. API功能升級

API 區(qū)分「非思考模式」和「思考模式」，支持128K上下文窗口。

同時增加了對Anthropic API 格式的支持，可接入Claude Code框架（好消息）。

5. 開源與訓練更新

V3.1的Base模型在V3的基礎(chǔ)上重新做了外擴訓練，一共增加訓練了840B tokens。

Base 模型與后訓練模型均已在 Huggingface 與魔搭開源。

特別重要的一點是這一版的DeepSeek調(diào)整了分詞器與chat template，這意味著如果需要做模型微調(diào)，需要對齊新的分詞器，API調(diào)用也需要更新chat template。

另外官方特別說明，模型采用了UE8M0 FP8 Scale 參數(shù)精度，比V3更進了一步：參數(shù)、激活在訓練與推理中大規(guī)模切換到FP8，通過動態(tài)scale避免溢出/精度損失。

這真是N記H卡B卡的舒適區(qū)，菊卡就很難辦。

6. 價格調(diào)整，取消優(yōu)惠

2025年9月6日凌晨起，啟用新價格表，夜間優(yōu)惠沒了，晝夜同價。

遺憾的是，V4還沒來，R2還沒來。

而且，這一版本仍然偏重文本（Chat、Reasoning、Agent），

在多模態(tài)交互、應(yīng)用場景拓展上，DeepSeek 還沒跟上。

生態(tài)與工具鏈成熟度也差點火候，雖然增加了Function Calling+Agent優(yōu)化，但生態(tài)仍然有限。

另外通過「思維鏈壓縮」達到高效推理是一種相對激進的方案，如果面對“復雜推理+工具協(xié)同”場景時，可能會大腦短路。

而這個場景，恰恰是Agentic AI的重度需求。

目前，DeepSeek官方網(wǎng)頁端、App、小程序及 API 開放平臺所調(diào)用模型均已同步更新。

大家趕緊去試起來吧！