DeepSeek 更新了，我更期待量化版

大家好，我是 Ai 学习的老章

昨天大模型世界很热闹，其实最近新模型一直不断，尤其是 Qwen，中间我也有测试，时间紧张没有发文

DeepSeek-V3.1-Terminus

这是 V3.1 的一次小升级，核心应该是解决之前爆出的“极”bug 还有多语言混在问题

DeepSeek-V3.1 上线后，有用户反馈在用 API 调用模型时，会偶尔出现一个严重 Bug：模型会不受控地随机输出“极”、“極”、“extreme”等字样，严重影响日常使用，如果未经仔细检查就使用含有这一 Bug 的代码，很可能导致编译失败。

基准

DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1-Terminus

无工具使用推理模式

MMLU-Pro

84.8

85.0

GPQA-Diamond

80.1

80.7

huanity's last test

15.9

21.7

LiveCodeBench

74.8

74.9

Codeforces

2091

2046

Aider-Polyglot

76.3

76.1

代理工具使用

BrowseComp

30.0

38.5

BrowseComp-zh

49.2

45.0

SimpleQA

93.4

96.8

SWE Verified

66.0

68.4

SWE-bench 多语言

54.5

57.8

Terminal-bench

31.3

36.7

Terminius 最突出的表现是Agent 能力，Code Agent 与 Search Agent 的表现都有提高。

不过，眼见的网友应该发现了，升级后的模型在 Codeforces 和 Aider-Polyglot 这两个编程相关的竞技场上的表现居然都有小幅下降。不过无伤大雅，最起码修复“极”bug 后可用性大幅增加。

目前访问https://chat.deepseek.com/就是最新的 Terminius 模型了

模型也已开源：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

模型文件 689 GB！

这玩意太大，本地部署我是玩不转，我有一台 500GB 内存的超级电脑准备 llama.cpp 纯内存模型启动一下量化模型试试。

不过这要等到 unsloth 放出 Terminius 量化版模型之后了，我还是蛮强期待的。 unsloth 之前的V3.1量化版号称：

• 1 位 Dynamic 量化 DeepSeek-V3.1 从671GB 压缩至 192GB（体积减少 75%），其无思考模式性能超越 GPT-4.1（2025 年 4 月版）、GPT-4.5 和 DeepSeek-V3-0324。

• 3 位Unsloth DeepSeek-V3.1（思考模式）GGUF：性能超越 Claude-4-Opus（思考模式）。

最后，V4 国庆节会来吗？以往惯例，每逢佳节，DeepSeek必发新模型。