DeepSeek-V3.1 发布,迈向 Agent 时代的第一步

DeepSeek 正式发布 V3.1 模型,核心亮点包括创新的混合推理架构,使其能同时支持“思考模式”与“非思考模式”,并能自由切换。新模型通过 Post-Training 优化,大幅增强了在编程智能体(SWE、Terminal-Bench)和搜索智能体(browsecomp、HLE)任务中的表现。在思考效率方面,V3.1-Think 模式在保持性能的同时,能将输出 token 数减少 20%-50%,显著提升了响应速度,并带来潜在的成本效益和资源优化。API 服务已同步升级,上下文扩展至 128K,支持严格模式的 Function Calling 和 Anthropic API 格式。同时,DeepSeek-V3.1 的 Base 模型和后训练模型已在 Hugging Face 和魔搭开源。文章还提到了 API 价格将于 2025 年 9 月 6 日进行调整,这可能会对用户的长期使用成本和策略产生影响。




今天,我们正式发布 DeepSeek-V3.1。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。


    官方 App 与网页端模型已同步升级为 DeepSeek-V3.1。用户可以通过“深度思考”按钮,实现思考模式与非思考模式的自由切换。


    DeepSeek API 也已同步升级,deepseek-chat 对应非思考模式deepseek-reasoner 对应思考模式且上下文均已扩展为 128K。同时,API Beta 接口支持了 strict 模式的 Function Calling,以确保输出的 Function 满足 schema 定义。(详见官方文档:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling

    另外,我们增加了对 Anthropic API 格式的支持,让大家可以轻松将 DeepSeek-V3.1 的能力接入 Claude Code 框架。(详见官方文档:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/anthropic_api


    工具调用/智能体支持增强


    编程智能体


    DeepSeek-V3.1 发布,迈向 Agent 时代的第一步

    表 1:编程智能体测评(SWE 使用内部框架测评,相比开源框架 OpenHands 所需轮数更少;Terminal Bench 使用官方 Terminus 1 framework


    在代码修复测评 SWE 与命令行终端环境下的复杂任务(Terminal-Bench)测试中,DeepSeek-V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型有明显提高。


    搜索智能体


    DeepSeek-V3.1 发布,迈向 Agent 时代的第一步

    表 2:搜索智能体测评(测试结果调用商用搜索引擎 API+网页过滤+128K context window;R1-0528 使用内部 workflow 模式测试;HLE 测试同时使用 python 与 search 工具)


    DeepSeek-V3.1 在多项搜索评测指标上取得了较大提升。在需要多步推理的复杂搜索测试(browsecomp)与多学科专家级难题测试(HLE)上,DeepSeek-V3.1 性能已大幅领先 R1-0528。


    思考效率提升


    我们的测试结果显示,经过思维链压缩训练后,V3.1-Think 在输出 token 数减少 20%-50% 的情况下,各项任务的平均表现与 R1-0528 持平。

    DeepSeek-V3.1 发布,迈向 Agent 时代的第一步

    在各项评测指标得分基本持平的情况下(AIME 2025: 87.5/88.4, GPQA: 81/80.1, liveCodeBench: 73.3/74.8),R1-0528 与 V3.1-Think 的 token 消耗量对比图

    同时,V3.1 在非思考模式下的输出长度也得到了有效控制,相比于 DeepSeek-V3-0324 ,能够在输出长度明显减少的情况下保持相同的模型性能。


    API & 模型开源


    模型开源


    V3.1的 Base 模型在 V3 的基础上重新做了外扩训练,一共增加训练了 840B tokens。Base 模型与后训练模型均已在 Huggingface 与魔搭开源。

    Base 模型:

    • Hugging Face:

      https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

    • 魔搭:

      https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

    后训练模型:

    • Hugging Face: 

      https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

    • 魔搭:

      https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

    需要注意的是,DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。另外,V3.1 对分词器及 chat template 进行了较大调整,与 DeepSeek-V3 存在明显差异。建议有部署需求的用户仔细阅读新版说明文档。


    价格调整


    我们将于北京时间 2025 年 9 月 6 日凌晨,对 DeepSeek 开放平台 API 接口调用价格进行如下调整:



      • 执行新版价格表(如下图所示,详见定价页面);


      DeepSeek-V3.1 发布,迈向 Agent 时代的第一步

      在 9 月 6 日前,所有 API 服务仍按原价格政策计费,您可继续享受当前优惠。

      同时,为更好地满足用户的调用需求,我们已进一步扩容 API 服务资源,欢迎使用!






      图片


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