国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

Deepseek V3.1 看似只是一次版本迭代，實(shí)則是邁向“通用智能”的關(guān)鍵一步。本文全面解析新版本的能力提升、使用場景與背后意義，幫助你理解這款國產(chǎn)大模型如何在技術(shù)演進(jìn)中穩(wěn)扎穩(wěn)打，走出自己的節(jié)奏。

Deepseek V3.1的發(fā)布

8月19日，Deepseek團(tuán)隊(duì)官方宣布名為Deepseek V3.1的版本更新，并于2天后正式官方發(fā)文。作為國產(chǎn)AI的“杠把子”，向來低調(diào)的Deepseek團(tuán)隊(duì)任何的動作都注定會引來各方關(guān)注。在下不才，經(jīng)過這些天的集中式搜集，希望能夠在本文為各位朋友全面介紹本次Deepseek V3.1，包括都有哪些更新，分別意味著什么，坊間對于本次更新又有哪些夸贊與吐槽。甚至你會看到，本次Deepseek更新是如何僅憑一句話，就推動了8月22日國產(chǎn)芯片股的集體暴漲。

Deepseek V3.1 更新了什么

在最開始的8月19日，Deepseek在其官方群里宣布了線上模型版本已升級至V3.1。從下面的截圖我們可以看到，關(guān)于Deepseek V3.1 的更新內(nèi)容，最開始Deepseek的宣傳點(diǎn)是“上下文長度拓展至128k”。但一直關(guān)注Deepseek的各種人士都知道，此前的Deepseek的開源版本早已支持128K上下文，只是官方僅開放至64K，現(xiàn)在算是對齊了。

應(yīng)該說，上下文長度提升對于日常使用的體驗(yàn)肯定是有所提升的。不過，以Deepseek“不鳴則已，一鳴驚人”的性格，斷然是不會因?yàn)檫@么一點(diǎn)更新就刷一個(gè)新的版本號（要知道，之前像V3-0324，R1-0528這么大的更新，也就刷了個(gè)日期號）。于是，各方人馬紛紛開始了各種體驗(yàn)。

果然，兩天后的Deepseek官方發(fā)文，口徑就發(fā)生了變化，稱之為“邁向 Agent 時(shí)代的第一步”（確實(shí)，只有這么個(gè)級別的更新，才配得上一次版本號更新）。我們具體來看看，這回Deepseek V3.1版本除了前面的“上下文長度拓展至128k”，都有哪些更新。

官方文章在開篇就給出了三點(diǎn)。第一點(diǎn)，混合推理架構(gòu)。我們知道，此前Deepseek的模型，按照推理和非推理，是分為R1和V3兩個(gè)模型的。這次版本，Deepseek團(tuán)隊(duì)就將這兩個(gè)模型進(jìn)行了合并，也就是一個(gè)模型同時(shí)支持思考模式與非思考模式。不過它和GPT-5的自動路由機(jī)制不同。GPT-5是模型自己根據(jù)用戶的提問來判斷是否要調(diào)用推理模型，而DeepseekV3.1依然是用戶控制。

盡管我們都不是AI方面的技術(shù)專家。但也不難猜測，要將兩個(gè)獨(dú)立的AI模型合并應(yīng)該不是一件簡易的事。那為什么Deepseek團(tuán)隊(duì)要費(fèi)勁合并兩個(gè)模型呢？那肯定是因?yàn)椤笆找娲笥诟冻觥甭?，這就得提到后續(xù)的第二點(diǎn)、第三點(diǎn)了。

首先是更高的思考效率。按照官方的說法，“經(jīng)過思維鏈壓縮訓(xùn)練后，V3.1-Think 在輸出 token 數(shù)減少 20%-50% 的情況下，各項(xiàng)任務(wù)的平均表現(xiàn)與 R1-0528 持平”，“同時(shí)，V3.1 在非思考模式下的輸出長度也得到了有效控制，相比于 DeepSeek-V3-0324 ，能夠在輸出長度明顯減少的情況下保持相同的模型性能”。

思考效率的提升直接帶來的收益就是API價(jià)格的下降，這對于各大開發(fā)者就是實(shí)打?qū)嵉摹皫图胰藗儼褍r(jià)格打下來”了。我們來對比一下，Deepseek的API價(jià)格變化。

國外也有用戶匯總整理了各個(gè)主流模型的性價(jià)比，從下表中可以看到，Deepseek V3.1的性價(jià)比同樣名列前茅。

然后是更重要的，更強(qiáng)的Agent能力。AI Agent這個(gè)名詞已多次出現(xiàn)在我們過往的討論當(dāng)中，它的本質(zhì)之一就是AI大模型能夠自行根據(jù)需要，合理地調(diào)用各類工具來解決復(fù)雜問題。在官方析出的材料中，包含了涉及編程、工具調(diào)用、網(wǎng)頁瀏覽、終端操作等多個(gè)衡量智能體能力的基準(zhǔn)測評結(jié)果。從結(jié)果來看，本次DeepseekV3.1在這些測評中的表現(xiàn)對比之前的版本都有顯著提升，這些都為構(gòu)建更強(qiáng)大的AI智能體應(yīng)用提供了更多的可能性。

編程智能體：

搜索智能體：

介紹完官方宣傳中最主要的三項(xiàng)更新，還有一處信息我需要特別指出的，那就是藏在文章中的這一句話“需要注意的是，DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的參數(shù)精度”。這里的“UE8M0 FP8 Scale”是AI模型部署到算力硬件時(shí)的一種壓縮技術(shù)，能夠有效地降低模型大小和計(jì)算成本，同時(shí)保持模型的性能和精度。Deepseek官方專門在評論區(qū)留言補(bǔ)充道“UE8M0 FP8是針對即將發(fā)布的下一代國產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)”，也就是說，這是下一代國產(chǎn)芯片專用的技術(shù)。就是這一句話直接推動22號大A國產(chǎn)芯片股的集體上漲，“寒王”寒武紀(jì)更是在此前的高股價(jià)下直接20%漲停。之前坊間一直就有流轉(zhuǎn)Deepseek的下一代R2模型會全面適配采用國產(chǎn)算力芯片，這下算是實(shí)錘了二者的深度綁定。

對于Deepseek V3.1的夸贊與吐槽

在距離此次V3.1發(fā)布的一周多后，我利用Deepseek總結(jié)了目前網(wǎng)絡(luò)上用戶對于這次新版本的使用感受，并按“夸贊”和“吐槽”進(jìn)行分類。

我們先來看看“夸贊”的內(nèi)容，其實(shí)基本上與這次版本的更新內(nèi)容是重疊的，因此我們也不作展開論述。

• 模型推理速度更快，這一點(diǎn)我個(gè)人也有體會，體感上有大約10%-20%的提速。
• Agent（智能體）能力增強(qiáng)，編程能力提升顯著。
• 上下文長度從64K擴(kuò)展到128K，能更好地處理長文本和復(fù)雜邏輯任務(wù)。
• 成本效益高，輸入/輸出token價(jià)格有所降低。
• 接下來我們重點(diǎn)來看看關(guān)于這次更新的一些吐槽。
• 使用問題：網(wǎng)上就有部分用戶反饋使用新模型時(shí)“感覺”更容易出現(xiàn)幻覺，這可以說是Deepseek的一個(gè)恒久問題了。個(gè)別用戶也反饋遇到過翻譯時(shí)偶爾會漏詞的表現(xiàn)。
• 生成預(yù)期以外的內(nèi)容：部分用戶反映生成內(nèi)容中不必要的中英文混雜現(xiàn)象有所增多。代碼生成中曾出現(xiàn)隨機(jī)插入“極/極/extreme”等token的離譜Bug，影響編譯（關(guān)于這個(gè)問題，騰訊的CodeBuddy稱已經(jīng)和DeepSeek團(tuán)隊(duì)取得聯(lián)系，確認(rèn)將在最近的一個(gè)版本中進(jìn)行修復(fù)）。
• API更替策略激進(jìn)：DeepSeek選擇用V3.1直接覆蓋舊版API，且不提供舊版本訪問途徑，這直接就引起了部分B端用戶的投訴。對于這一點(diǎn)我十分能夠理解，因?yàn)檎{(diào)試適配一個(gè)AI模型本來就要花費(fèi)不少工夫，而且有不少調(diào)試可能就是針對模型的某個(gè)版本定制的。直接覆蓋舊版API，可能會讓原本穩(wěn)定的AI應(yīng)用受到穩(wěn)定性和兼容性的影響。而B端客戶最怕的就是“服務(wù)的不穩(wěn)定不可靠”。

說實(shí)在的，外網(wǎng)對DeepSeek V3.1的整體評價(jià)仍然是積極占主導(dǎo)，吐槽方面不算多。如果硬要再補(bǔ)一條，那就是“期待落空”。即傳說中的R2推理模型還是沒見著，用戶提到像多模態(tài)能力仍然缺失，在功能全面性有所不足。這方面基本上跟我之前一次關(guān)于R2的可能更新方向是重疊的。

總結(jié)：Deepseek的“一小步”

DeepSeek-V3.1的混合推理架構(gòu)被視為大模型發(fā)展的一個(gè)重要方向。它標(biāo)志著行業(yè)競賽的重點(diǎn)正從一味追求參數(shù)規(guī)模，轉(zhuǎn)向如何更精巧地整合多種能力于一體，并在性能、速度、成本之間找到最佳平衡點(diǎn)。

此外，模型的Agent能力也將會是后續(xù)重點(diǎn)發(fā)展的方向。Agent能力指向的是AI模型解決復(fù)雜問題的能力，這一點(diǎn)從這次Deepseek官方的宣傳點(diǎn)“邁向Agent時(shí)代的第一步”便可得知，畢竟，得先有“Agent時(shí)代”存在，才有“邁向第一步”這么一說嘛。

還有就是對于國產(chǎn)芯片的支持。在AI三要素——模型、數(shù)據(jù)、算力——當(dāng)中，算力是目前我們依然被卡脖子的、亟待突破的領(lǐng)域。而Deepseek推動“軟硬結(jié)合”的做法，有助于打破卡脖子，推動我國AI產(chǎn)業(yè)建立從底層芯片、算法框架到上層應(yīng)用的閉環(huán)體系。

我將V3.1的更新稱為Deepseek的“一小步”，無論是混合推理模型、Agent能力、國產(chǎn)芯片軟硬結(jié)合，都是面向未來卻又充滿未知的領(lǐng)域。這些探索，可能成功，亦可能失敗，但我們不能也不甘于永遠(yuǎn)都在AI行業(yè)充當(dāng)一個(gè)“追趕者”的角色，總需要有人去到這些領(lǐng)域嘗試開拓。

愿Deepseek的“一小步”，能成為國產(chǎn)AI的“一大步”。