8月21日，DeepSeek在其官宣發布DeepSeek-V3.1的文章中提到，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的參數精度。另外 ，V3.1對分詞器及chat template進行了較大調整 ，與DeepSeek-V3存在明顯差異 。DeepSeek官微在置頂留言里表示，UE8M0 FP8是針對即將發布的下一代國產芯片設計 。
相關報道DeepSeek發布新模型V3.1 價格漲了但Agent能力提升了
8月21日 ，業界千呼萬喚的R2模型沒來 ，但DeepSeek官方正式發布了新模型V3.1。從命名來看這或許不是一次大的版本更新，更像是前一代DeepSeek-V3模型的小版本迭代 。
在X上 ，DeepSeek將V3.1稱為“我們邁向智能體時代的第一步”（our first step toward the agent era） 。本次升級主要有三大亮點 ，其中包括更強的 Agent能力、混合思考模式和更高的思考效率。
官方表示，通過后訓練優化 ，新模型在工具使用與智能體任務中的表現有較大提升 。在編程智能體、搜索智能體測評中 ， V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型都有明顯提高 。
DeepSeek-V3.1 是混合推理架構，一個模型同時支持思考模式和非思考模式。目前用戶可在官方 App與網頁端體驗新模型 ，通過“深度思考 ”按鈕 ，實現思考模式與非思考模式的自由切換 。DeepSeek API 也已同步升級，deepseek-chat對應非思考模式，deepseek-reasoner對應思考模式 ，且上下文均已擴展為 128K 。
“混合推理非常棒。擁有一個能夠在深度思考和快速響應之間切換的模型 ，感覺就像是實用人工智能的未來 。 ”X上有網友表示，“在深度推理和快速反應之間切換真是天才之舉 。”根據查詢調整深度 ，可以避免在簡單任務上過度耗時 ，同時在需要時進行全面分析。
與之前的版本相比，V3.1也有更高的思考效率。官方表示 ，DeepSeek-V3.1-Think 在保持與 DeepSeek-R1-0528 相當的答案質量的同時 ，響應速度更快 。
官方測試結果顯示，經過思維鏈壓縮訓練后 ，V3.1-Think 在輸出 token 數減少 20%-50% 的情況下 ，各項任務的平均表現與 R1-0528 持平 。
同時，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。
同步地，DeepSeek進行了價格調整，模型的API接口調用價格有所上漲 。自 9 月 6 日凌晨起 ，取消夜間時段優惠 ，輸入價格上，緩存命中時為0.5元/百萬tokens ，緩存未命中的價格則為4元/百萬tokens（此前V3為2元/百萬tokens）；輸出價格為12元/百萬tokens（此前V3為8元/百萬tokens） 。
官方提到 ，V3.1的基礎模型在V3的基礎上重新做了外擴訓練，一共增加訓練了840B tokens。基礎模型與后訓練模型均已在Huggingface與魔搭開源 。
值得一提的是 ，DeepSeek此次還宣布增加了對海外模型Anthropic API格式的支持 ，官方提到這是“為了滿足大家對 Anthropic API 生態的使用需求 ”，用戶可以將 DeepSeek-V3.1 的能力接入Claude Code框架 。
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