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DeepSeek-V3.1正式发布,混合推理架构加持,Agent能力再迎突破

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21日,DeepSeek宣布,DeepSeek发布了其最新的大语言模型DeepSeek-V3.1,通过引入混合推理架构和显著增强的智能体(Agent)能力,进一步加剧了全球AI市场的技术竞赛。

V3.1版本的核心亮点是采用了全新的混合推理架构,允许模型在一个统一框架内支持“思考”与“非思考”两种模式。根据官方公告,新版本通过训练后优化,在工具使用与编程、搜索等智能体任务上表现获得较大提升。需要注意的是,DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。

据社区测试数据显示,新模型在Aider多语言编程基准测试中得分超越了Anthropic的Claude 4 Opus,同时保持了显著的成本优势。这一性能突破已在开发者社区引发广泛关注,模型在Hugging Face平台的热度迅速攀升。

DeepSeek同步升级了API接口,将上下文窗口扩展至128K,并新增了对Anthropic API格式的支持以简化迁移。更重要的是,公司宣布将于2025年9月6日起执行新的API定价方案并取消夜间优惠,这被视为其在服务能力扩容后,加速商业化进程的关键一步。

混合推理架构,迈向Agent时代

据DeepSeek官网,本次升级包含以下主要变化:

  • 混合推理架构:一个模型同时支持思考模式与非思考模式;
  • 更高的思考效率:相比 DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案;
  • 更强的 Agent 能力:通过 Post-Training 优化,新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。

在效率方面,新的思考模式(V3.1-Think)经过思维链压缩训练,相比上一代模型(R1-0528),在任务表现基本持平的情况下,token消耗量可减少20%至50%。

新模型着重强化了以编程和搜索为代表的Agent能力。根据DeepSeek公布的数据,V3.1在代码修复(SWE)和命令行终端任务(Terminal-Bench)测试中,性能相较于公司以往模型有明显提高。在搜索任务上,模型在需要多步推理的复杂搜索测试(browsecomp)中也大幅领先。

社区进行的第三方测试进一步证实了其编程能力的跃升。数据显示,在Aider编程基准上,V3.1取得了71.6%的高分,超越了包括Claude 4 Opus在内的多个知名模型。同时,该测试也凸显了其成本效益,完成一次编程任务的成本仅为1.01美元,远低于部分专有闭源模型。这些性能指标的提升,直接增强了DeepSeek在自动化编程和复杂信息处理等商业场景中的吸引力。

开源与API更新同步推进

DeepSeek继续其开源策略,已将V3.1的Base模型和后训练模型在Hugging Face与魔搭社区上发布。据称,此次发布的模型参数量为685B,Base模型在V3基础上额外进行了840B token的训练。公司特别提醒开发者,新模型采用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度,且分词器(tokenizer)和聊天模板有较大调整,部署时需参考最新文档。

与此同时,API服务也全面升级。除了将上下文长度扩展至128K外,DeepSeek还为开发者提供了更强大的工具调用功能,例如支持strict模式的Function Calling以确保输出格式的规范性。

此外,为降低生态迁移成本,API增加了对Anthropic API格式的兼容支持,方便使用Claude Code框架的开发者接入DeepSeek模型。

商业化提速:API价格调整在即

在技术与产品更新之外,DeepSeek也迈出了清晰的商业化步伐。公司宣布,将从北京时间2025年9月6日凌晨起,对开放平台的API接口调用价格进行调整,届时将执行新版价格表,并同步取消实行已久的夜间时段优惠。

  • 输入:0.5元/百万tokens(缓存命中);4元/百万tokens(缓存未命中)。
  • 输出:12元/百万 tokens。

在价格调整生效前,所有API服务仍按原价格政策计费。公司表示,此举是为更好地满足用户调用需求,并已对API服务资源进行了扩容。

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