昨天，DeepSeek重磅发布V3.1模型，拥有6850亿参数，线上模型版本的上下文窗口拓展至128k。本次升级主要有以下亮点：
编程能力开源最强：V3.1在编程基准测试中表现为开源模型第一；
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。
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DeepSeek-V3.1此次更新采用了混合推理架构，一个模型支持两种模式，用户可以通过「深度思考」按钮在思考与非思考模式之间自由切换。在思考模式下，V3.1会展示完整的长链路推理过程；而在非思考模式下，则快速给出简洁的答案。
测试结果显示，经过思维链压缩训练后，DeepSeek-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。
在各项评测指标得分基本持平的情况下，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。
DeepSeek-V3.1通过后训练优化，在工具使用和多步骤代理任务上实现了显著提升，开启迈向 Agent时代的第一步。
编程智能体
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
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性能大幅领先R1-0528。
需要注意的是，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。DeepSeek官方解释称，UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。
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