DeepSeek 正式發(fā)布并開(kāi)源新一代模型 DeepSeek-V3.1，此次更新在推理架構(gòu)、上下文長(zhǎng)度、思考效率以及智能體能力等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)顯著提升。同時(shí)，官方宣布將于2025年9月6日起調(diào)整開(kāi)放平臺(tái)API接口的調(diào)用價(jià)格，引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。

本次升級(jí)的核心變化之一是引入混合推理架構(gòu)，同時(shí)支持思考模式與非思考模式。用戶可通過(guò)對(duì)話框中的“深度思考”按鈕自由切換兩種模式，兼顧響應(yīng)速度與答案質(zhì)量。在思考模式下，DeepSeek-V3.1 能夠在更短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜推理，顯著提升效率。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過(guò)思維鏈壓縮訓(xùn)練后，V3.1-Think 在輸出 token 數(shù)量減少 20% 至 50% 的情況下，各項(xiàng)任務(wù)的平均表現(xiàn)與上一代 R1-0528 版本持平。

另一方面，模型在上下文長(zhǎng)度方面實(shí)現(xiàn)重要突破，支持最長(zhǎng) 128k 的文本生成與處理能力，為長(zhǎng)文檔分析、代碼生成等任務(wù)提供更好支持。在智能體任務(wù)方面，通過(guò) Post-Training 階段的優(yōu)化，DeepSeek-V3.1 在工具調(diào)用與多步?jīng)Q策任務(wù)中表現(xiàn)更為出色。據(jù)官方評(píng)測(cè)，該模型在代碼修復(fù)測(cè)評(píng) SWE 和命令行終端環(huán)境任務(wù)（Terminal-Bench）中相比此前版本有明顯進(jìn)步。在復(fù)雜搜索測(cè)試（browsecomp）與多學(xué)科專家級(jí)難題測(cè)試（HLE）中，V3.1 的性能已大幅領(lǐng)先 R1-0528。

值得注意的是，DeepSeek-V3.1 的 Base 模型在 V3 版本基礎(chǔ)上額外進(jìn)行了 840B tokens 的外擴(kuò)訓(xùn)練，Base 模型及后訓(xùn)練模型現(xiàn)已在 Hugging Face 和魔搭平臺(tái)開(kāi)源，供開(kāi)發(fā)者與研究社區(qū)使用。

除了技術(shù)更新，DeepSeek 還宣布對(duì)其開(kāi)放平臺(tái)API的調(diào)用價(jià)格進(jìn)行調(diào)整，新價(jià)格將于北京時(shí)間2025年9月6日凌晨生效。盡管具體價(jià)格細(xì)節(jié)尚未完全披露，這一變動(dòng)預(yù)計(jì)將對(duì)中小開(kāi)發(fā)者和企業(yè)用戶的成本結(jié)構(gòu)帶來(lái)一定影響。此外，API 接口在保持原有調(diào)用方式不變的基礎(chǔ)上，新增了對(duì) Anthropic API 格式的支持，使開(kāi)發(fā)者能夠更輕松地集成 Claude Code 框架。

總體來(lái)看，DeepSeek-V3.1 的發(fā)布進(jìn)一步鞏固了其在開(kāi)源大模型領(lǐng)域的技術(shù)地位，特別是在長(zhǎng)文本處理、智能體任務(wù)及混合推理等方面的能力提升，為實(shí)際應(yīng)用提供了更多可能性。而伴隨API價(jià)格調(diào)整，DeepSeek 也展現(xiàn)出在商業(yè)化與開(kāi)源協(xié)同發(fā)展上的進(jìn)一步探索。未來(lái)，該模型是否能夠在激烈競(jìng)爭(zhēng)的大語(yǔ)言模型市場(chǎng)中持續(xù)保持優(yōu)勢(shì)，仍需持續(xù)觀察。

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