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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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