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隨著 AI 技術向更智能、更高效的方向演進，一款新一代大模型憑借混合推理架構、強大 Agent 能力及對國產芯片的優(yōu)化，在性能、成本控制與應用適配等維度實現(xiàn)突破，不僅刷新了行業(yè)基準測試成績，也為推動 AI 向實用化、國產化方向發(fā)展提供了新可能。

2025年8月21日，中國AI公司深度求索（DeepSeek）正式推出新一代大模型DeepSeek V3.1，它以混合推理架構和強大的Agent能力，標志著人工智能正式邁入“Agent時代”的新階段。8月21日，中國人工智能領域迎來一個重要時刻。深度求索（DeepSeek）正式發(fā)布了其新一代大模型——DeepSeek V3.1。此次發(fā)布沒有盛大的發(fā)布會，而是通過官方渠道靜靜宣布，但它在AI社區(qū)和開發(fā)者中引發(fā)了巨大反響。作為DeepSeek V3的升級版本，V3.1引入了革命性的混合推理架構，首次在生產就緒的模型中實現(xiàn)了思考模式與非思考模式的無縫切換。這個擁有6850億參數(shù)的巨型模型（685B參數(shù)）。不僅在多項基準測試中表現(xiàn)出色，更在代碼生成、軟件工程和復雜問題解決方面展現(xiàn)出了超越前代和競爭對手的性能。同時，它還對國產芯片進行了專門優(yōu)化，為中國AI生態(tài)的發(fā)展提供了新動力。

01 模型架構：混合推理的革命性突破

DeepSeek V3.1最顯著的創(chuàng)新是其混合推理架構（Hybrid Reasoning Architecture），它成功將思考模式與非思考模式整合到單一模型中。這種設計允許用戶根據(jù)任務復雜度，自由切換模型的“深度思考”狀態(tài)。在官方App和網頁端，用戶只需點擊“深度思考”按鈕，就能激活模型的增強推理能力。通過API調用時，開發(fā)者可以選擇使用“deepseek-chat”（非思考模式）或“deepseek-reasoner”（思考模式）不同端點，滿足不同場景的需求。

模型的技術規(guī)格令人印象深刻。DeepSeek V3.1擁有6850億參數(shù)（685B），但通過混合專家（Mixture-of-Experts，MoE）架構，每個令牌僅激活370億參數(shù)（約5.5%的激活率），實現(xiàn)了效率與性能的平衡。模型的上下文窗口擴展至128K個令牌，是前代64k的兩倍，使其能夠處理更長的文檔和維持更復雜的多輪對話。

02 性能表現(xiàn)：領先行業(yè)的基準

測試結果在多項基準測試中，DeepSeek V3.1展現(xiàn)出了卓越的性能。根據(jù)評測數(shù)據(jù)，V3.1的表現(xiàn)如下：在Aider編程測試中達到了71.6%的通過率，超過了Claude Opus的70.6%。在軟件工程能力方面，V3.1取得了顯著進步。它在SWE-bench Verified測試中達到了66.0%的成功率，相比前代V3-0324的45.4%有了大幅提升。在Terminal-Bench測試中，V3.1得分達到31.3%，比前代提高了135%。數(shù)學和科學推理方面，V3.1同樣表現(xiàn)優(yōu)異。在AIME 2024測試中，思考模式達到了93.1%的準確率，在GPQA-Diamond測試中取得了80.1%的準確率。多任務語言理解（MMLU）測試中，V3.1獲得了88.5%的得分，與國際頂尖模型媲美。

03 效率提升：思維鏈壓縮與成本優(yōu)化

DeepSeek V3.1在效率優(yōu)化方面取得了重大突破。通過思維鏈壓縮訓練，V3.1在思考模式下的輸出令牌數(shù)減少了20%-50%，同時保持了與前代R1-0528相當?shù)男阅鼙憩F(xiàn)。這種效率提升直接轉化為顯著的成本優(yōu)勢。完成一次完整的編程任務測試，V3.1的成本僅需約1.01美元，相比Claude Opus的約68美元，便宜了68倍。以下是DeepSeek V3.1與競爭對手的成本效益對比：

表：DeepSeek V3.1與主要競爭對手的成本效益比較

04 Agent能力：工具使用與智能體任務的飛躍

DeepSeek V3.1被其開發(fā)者稱為邁向“Agent時代”的第一步，這主要體現(xiàn)在其增強的工具使用和智能體任務能力上。

通過后訓練優(yōu)化，V3.1在編程智能體任務中表現(xiàn)突出。在代碼修復（SWE）和命令行終端環(huán)境下的復雜任務（Terminal-Bench）測試中，V3.1相比之前的DeepSeek系列模型有明顯提高。搜索智能體能力方面，V3.1同樣取得了重大進展。

在需要多步推理的復雜搜索測試（browsecomp）中，V3.1取得了30.0%的得分，比R1-0528的8.9%提高了237%。在多學科專家級難題測試（HLE）中，V3.1在使用Python和搜索工具的情況下達到了29.8%的準確率，比前代提高了20%。

05 國產芯片優(yōu)化：推動中國AI生態(tài)發(fā)展

DeepSeek V3.1的一個重要意義是其對國產芯片的專門優(yōu)化。模型支持UE8M0 FP8精度格式，這是為“即將發(fā)布的下一代國產芯片”量身定制的。這種優(yōu)化使得V3.1能夠在國產芯片上高效運行，降低了對國外硬件的依賴。

據(jù)報道，DeepSeek R2（V3.1的前身）已經使用華為昇騰910B芯片替代了NVIDIA H100 GPU。這一轉換使得輸出成本從每百萬令牌2.19美元降低到0.27美元，降幅接近90%。DeepSeek V3.1的成功訓練表明，中國AI產業(yè)能夠通過架構創(chuàng)新突破先進制程的限制。即使在受限的H800芯片上，DeepSeek仍然訓練出了高性能模型，證明了技術路徑可以多元化發(fā)展。

06 開源策略與API升級：開發(fā)者生態(tài)建設

DeepSeek繼續(xù)堅持其開源策略，V3.1的基座模型已經在Hugging Face和ModelScope平臺開源。這次的基座模型在V3基礎上額外訓練了8400億令牌的數(shù)據(jù)。API服務也進行了重要升級。現(xiàn)在支持128K上下文窗口和嚴格的函數(shù)調用（Strict Mode Function Calling），確保輸出嚴格符合Schema定義。

此外，DeepSeek V3.1還增加對Anthropic API格式的支持，使開發(fā)者能夠輕松將V3.1的能力接入Claude Code等框架。從2025年9月6日起，DeepSeek將執(zhí)行新的API定價策略。輸入價格調整為0.5元/百萬令牌（緩存命中）和4元/百萬令牌（緩存未命中），輸出價格為12元/百萬令牌。同時，夜間時段優(yōu)惠將被取消。

07 應用場景：從代碼生成到復雜問題解決

DeepSeek V3.1在多個應用場景中展現(xiàn)出色能力。

在代碼生成與軟件工程方面，V3.1表現(xiàn)尤為突出。在LiveCodeBench測試中，V3.1達到了74.8%的準確率，在Codeforces編程競賽中獲得了2091的評分，在Aider-Polyglot測試中取得了76.3%的得分，均領先于前代模型。在前端開發(fā)領域，V3.1也展示了顯著進步。在天氣卡片案例測試中，V3.1生成的動畫效果美觀，超出預期。

在流程圖與復雜案例測試中，V3.1能夠使用Mermaid流程圖展示用戶、Agent、LLM和MCP Server之間的交互，雖然細節(jié)有所欠缺，但基礎作品直出且具有不錯的美觀度。對于復雜推理任務，V3.1的思考模式表現(xiàn)出了優(yōu)異能力。

在需要多步推理的數(shù)學問題和高難度科學問題上，V3.1能夠提供準確的解決方案，使其成為研究和教育領域的有力工具。

DeepSeek V3.1的發(fā)布不僅僅是一次模型升級，更是AI發(fā)展方向的一次重要轉向。它標志著人工智能正在從單純的對話和內容生成，向能夠真正理解復雜需求、使用工具、解決實際問題的Agent時代邁進。

隨著V3.1對國產芯片的深度優(yōu)化以及其在多項任務上的卓越表現(xiàn)，中國在全球AI競爭格局中的地位正在提升。雖然在美國芯片管制的背景下，中國AI發(fā)展面臨挑戰(zhàn)，但DeepSeek V3.1的成功表明，通過架構創(chuàng)新和生態(tài)協(xié)同，同樣能夠取得突破性進展。

一句話總結

模型參數(shù)更大更靈活，性價比更高，更好地支持AI，Agent還能使用國產芯片 —— 對于AI應用來說將會是一個性價比更好的選擇，也有利于AI的進一步普及。