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DeepSeek終于還是沒憋住！

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DeepSeek終于還是沒憋住！

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DeepSeek終于還是沒憋住！
DeepSeek終于發布新版本了！
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 。

我們來簡要總結下 ， 這個DeepSeek V3.1都有哪些更新↓
1. 混合推理架構一個模型同時支持 思考模式（Think）與 非思考模式（Chat） 。 用戶可在官方 App/網頁端自由切換“深度思考”按鈕 。
當然這不是DeepSeek首創 ， 今年4月阿里Qwen3發布的時候 ， 就濃墨重彩的宣傳了一下這種架構 。
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、保留關鍵邏輯 ， 但干貨質量不變 ， 少浪費token 。

另外 ， 素輸出也做了優化 ， 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能力現在智能體概念太火 ， DeepSeek當然不想錯過 。
經過Post-Training優化 ， V3.1在工具調用與 智能體任務中表現提升明顯 。
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【DeepSeek終于還是沒憋住！】API 區分「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調整了分詞器與chat template ， 這意味著如果需要做模型微調 ， 需要對齊新的分詞器 ， API調用也需要更新chat template 。
另外官方特別說明 ， 模型采用了UE8M0 FP8 Scale 參數精度 ， 比V3更進了一步：參數、激活在訓練與推理中大規模切換到FP8 ， 通過動態scale避免溢出/精度損失 。
這真是N記H卡B卡的舒適區 ， 菊卡就很難辦 。
6. 價格調整 ， 取消優惠2025年9月6日凌晨起 ， 啟用新價格表 ， 夜間優惠沒了 ， 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） ，
在多模態交互、應用場景拓展上 ， DeepSeek 還沒跟上 。
生態與工具鏈成熟度也差點火候 ， 雖然增加了Function Calling+Agent優化 ， 但生態仍然有限 。
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官方網頁端、App、小程序及 API 開放平臺所調用模型均已同步更新 。
大家趕緊去試起來吧！

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