智能體時(shí)代的序幕拉開(kāi)

AI 領(lǐng)域又一里程碑發(fā)布——DeepSeek-V3.1 正式上線，標(biāo)志著 AI 從單一功能模型向多功能智能體演進(jìn)的序幕正式拉開(kāi)。作為邁向智能體時(shí)代的第一步，這款 671B 參數(shù)模型不僅具備強(qiáng)大的工具使用能力和多步驟任務(wù)處理能力，更支持多種 Code Agent 框架，讓開(kāi)發(fā)者能自主搭建專屬智能體。

核心突破：DeepSeek-V3.1 重新定義 AI 能力邊界，從「被動(dòng)執(zhí)行指令」轉(zhuǎn)向「主動(dòng)規(guī)劃任務(wù)」，為智能體時(shí)代奠定技術(shù)基石。

核心亮點(diǎn)：重新定義大模型能力邊界

DeepSeek-V3.1 通過(guò)三大技術(shù)突破重新定義大模型能力邊界，實(shí)現(xiàn)效率與性能的跨越式提升。其核心創(chuàng)新采用“技術(shù)突破+數(shù)據(jù)支撐”雙輪驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建起更智能、更高效的 AI 能力體系。

首先是混合推理模式的突破性設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)“思考（Think）”與“非思考（Non Thinking）”模式的自主切換，達(dá)成“一個(gè)模型兩種能力”的創(chuàng)新性平衡——既能在復(fù)雜任務(wù)中深度推理，又能在簡(jiǎn)單問(wèn)答中高速響應(yīng)，無(wú)需為不同場(chǎng)景切換模型。

其次是參數(shù)效率的極致優(yōu)化，671B 總參數(shù)中僅 37B 為激活參數(shù)，通過(guò)精細(xì)化參數(shù)管理顯著提升運(yùn)行效率，在保持模型規(guī)模優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，大幅降低計(jì)算資源消耗。

第三是上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展至 128k，可流暢處理超長(zhǎng)文檔、多輪對(duì)話等復(fù)雜場(chǎng)景，為法律分析、學(xué)術(shù)研究等長(zhǎng)文本需求提供強(qiáng)大支持。

速度對(duì)比：在混合推理模式下，V3.1-Think 較前代 R1-0528 展現(xiàn)出明顯的推理速度優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)“思考效率飆升，反應(yīng)快如閃電”的用戶體驗(yàn)升級(jí)，真正做到“一個(gè)模型，兩種能力，效率精度雙突破”。

這三大亮點(diǎn)的有機(jī)結(jié)合，使 DeepSeek-V3.1 在保持回答質(zhì)量與前代相當(dāng)?shù)幕A(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了推理效率與場(chǎng)景適應(yīng)性的全面進(jìn)化。

技術(shù)解析：訓(xùn)練與架構(gòu)的雙重革新

DeepSeek-V3.1的性能突破源于訓(xùn)練與架構(gòu)的雙重革新，核心聚焦數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)張與格式優(yōu)化兩大技術(shù)支柱。模型采用「兩階段長(zhǎng)上下文擴(kuò)展策略」，通過(guò)階梯式訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)上下文窗口從32k到128k的跨越：首先在32k階段將訓(xùn)練量提升10倍至6300億Token，構(gòu)建基礎(chǔ)語(yǔ)義理解能力；隨后在128k階段進(jìn)一步擴(kuò)展3.3倍，達(dá)到2090億Token，強(qiáng)化超長(zhǎng)文本處理能力。

兩階段訓(xùn)練量躍升：32k階段達(dá)6300億Token（較前代提升10倍），128k階段增至2090億Token（擴(kuò)展3.3倍），形成覆蓋多尺度文本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)底座。

格式優(yōu)化方面，DeepSeek-V3.1采用UE8M0 FP8縮放數(shù)據(jù)格式，通過(guò)精準(zhǔn)的數(shù)值壓縮技術(shù)，在保證微尺度數(shù)據(jù)兼容性與計(jì)算精度的同時(shí)，有效降低訓(xùn)練過(guò)程中的內(nèi)存占用與算力消耗。這種"數(shù)據(jù)-格式"協(xié)同優(yōu)化的架構(gòu)設(shè)計(jì)，為671B參數(shù)模型實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練與性能突破提供了底層支撐。

性能突破：全面碾壓競(jìng)品的基準(zhǔn)成績(jī)單

DeepSeek-V3.1 在多項(xiàng)權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出顛覆性性能，其 671B 參數(shù)模型的實(shí)力通過(guò)編程、數(shù)學(xué)推理與工具調(diào)用三大核心領(lǐng)域的成績(jī)單得到充分驗(yàn)證，全面超越前代模型及行業(yè)競(jìng)品。

在編程能力測(cè)試中，DeepSeek-V3.1-Thinking 版本在 Aider 編碼測(cè)試中斬獲 76.3% 的高分，這一成績(jī)不僅顯著領(lǐng)先于 Claude 4 Opus 的 68.2%，還超越了 Gemini 2.5 Pro（0325）等主流閉源模型，凸顯了開(kāi)源大模型在高難度編碼任務(wù)上的強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，DeepSeek-V3.1 實(shí)現(xiàn)了突破性進(jìn)展，刷新該領(lǐng)域 SOTA（State-of-the-Art）成績(jī)，在人類的最后考試 HLE 中拿下 29.8 分的高分，同時(shí)在數(shù)學(xué)任務(wù)中全面超越推理模型 R1，進(jìn)一步鞏固了其在復(fù)雜邏輯運(yùn)算領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)先地位。

工具調(diào)用能力方面，該模型在 BrowseComp 基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)尤為突出，實(shí)力“粉碎”前代模型 R1，展現(xiàn)出對(duì)多輪搜索任務(wù)的高效處理能力，證明其在真實(shí)世界場(chǎng)景中整合外部工具解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的可靠性。

三大核心能力亮點(diǎn)

• 編程優(yōu)勢(shì)

  ：Aider 測(cè)試 76.3% 得分，開(kāi)源模型首次在該場(chǎng)景超越 Claude 4

• 數(shù)學(xué)突破

  ：HLE 29.8 分+SOTA 成績(jī)，重構(gòu)行業(yè)推理能力標(biāo)準(zhǔn)

• 工具整合

  ：BrowseComp 測(cè)試碾壓競(jìng)品，多輪任務(wù)處理效率行業(yè)領(lǐng)先

綜合來(lái)看，DeepSeek-V3.1 的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果不僅驗(yàn)證了其參數(shù)規(guī)模的優(yōu)勢(shì)，更體現(xiàn)了模型在算法優(yōu)化與場(chǎng)景適配層面的深度突破，為 AI 技術(shù)在專業(yè)領(lǐng)域的落地提供了更強(qiáng)有力的支持。

應(yīng)用場(chǎng)景：從代碼助手到智能體開(kāi)發(fā)

DeepSeek-V3.1 圍繞開(kāi)發(fā)者核心需求，實(shí)現(xiàn)了從單一代碼助手到多功能智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)的跨越，兩大場(chǎng)景展現(xiàn)顯著價(jià)值。在代碼智能體領(lǐng)域，其創(chuàng)新的 Non Thinking 模式較 R1 版本效率提升 30%+，配合對(duì)多種 Code Agent 框架的原生支持，開(kāi)發(fā)者可快速搭建個(gè)性化編碼智能體，顯著縮短開(kāi)發(fā)周期。

面對(duì)依賴外部信息的復(fù)雜任務(wù)，Search Agent 功能成為關(guān)鍵突破。當(dāng)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢等需要最新知識(shí)的場(chǎng)景時(shí)，V3.1 能自動(dòng)觸發(fā)多輪工具調(diào)用流程，通過(guò)用戶提供的搜索工具動(dòng)態(tài)獲取外部信息，解決傳統(tǒng)模型“知識(shí)滯后”痛點(diǎn)。這種“AI 自主決策 + 工具協(xié)同”的模式，讓智能體具備處理開(kāi)放域問(wèn)題的能力，為開(kāi)發(fā)者構(gòu)建更強(qiáng)大的應(yīng)用生態(tài)奠定基礎(chǔ)。

核心價(jià)值：30%+ 的編碼效率提升直接轉(zhuǎn)化為開(kāi)發(fā)者的時(shí)間節(jié)省，而多輪工具調(diào)用能力則讓 AI 從“被動(dòng)響應(yīng)”升級(jí)為“主動(dòng)解決問(wèn)題”，推動(dòng)開(kāi)發(fā)范式向智能化邁進(jìn)。

開(kāi)發(fā)者資源：開(kāi)源與API雙重支持

DeepSeek-V3.1為開(kāi)發(fā)者提供"即開(kāi)即用"的資源配置，兼顧開(kāi)源靈活性與API便捷性。開(kāi)源方面，在Hugging Face平臺(tái)發(fā)布兩個(gè)版本：Base版在V3基礎(chǔ)上完成8400億token持續(xù)預(yù)訓(xùn)練并擴(kuò)展上下文支持，項(xiàng)目地址為https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base；另一版本項(xiàng)目地址為https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1。

API服務(wù)提供兩種調(diào)用模式適配不同場(chǎng)景：deepseek-chat（非思考模式）側(cè)重快速響應(yīng)，deepseek-reasoner（思考模式）擅長(zhǎng)復(fù)雜推理，兩者均支持128k上下文長(zhǎng)度。

成本優(yōu)化方面，新定價(jià)策略將于9月5日正式實(shí)施，進(jìn)一步降低開(kāi)發(fā)者使用門檻，助力快速接入與應(yīng)用落地。

API模式對(duì)比

• 非思考模式（deepseek-chat）：適用于即時(shí)問(wèn)答、信息檢索等輕量場(chǎng)景

• 思考模式（deepseek-reasoner）：適配邏輯推理、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)
  共同特性：均支持128k超長(zhǎng)上下文

DeepSeek-V3.1的發(fā)布標(biāo)志著AI發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其三大突破性進(jìn)展共同重塑了大模型的能力邊界。在參數(shù)效率上，671B總參數(shù)僅37B激活的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，重新定義了資源利用的極限；推理模式上，混合推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)效率與精度的動(dòng)態(tài)平衡；開(kāi)源生態(tài)上，通過(guò)開(kāi)源模型與API服務(wù)構(gòu)建協(xié)同發(fā)展體系。這些突破不僅讓AI更高效、更靈活，更推動(dòng)行業(yè)向智能體時(shí)代加速邁進(jìn)，為未來(lái)AI與人類協(xié)作開(kāi)辟了無(wú)限可能。