今天,我們正式發佈 DeepSeek - V3.1 。本次升級包含以下主要變化:
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混合推理架構 :一個模型同時支持思考模式與非思考模式;
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更高的 思考效率 :相比 DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think 能在更短時間內給出答案;
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更強的 Agent 能力 :通過 Post-Training 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。
官方 App 與網頁端模型 已同步升級爲 DeepSeek-V3.1 。用戶可以通過 “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
,
且上下文均已擴展爲 128K。同時,API Beta 接口支持了
strict
模式的 Function Calling,以確保輸出的 Function 滿足 schema 定義。(詳見官方文檔:
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling
)
另外,我們增加了對 Anthropic API 格式的支持,讓大家可以輕鬆將 DeepSeek-V3.1 的能力接入 Claude Code 框架。(詳見官方文檔: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/anthropic_api )
工具調用/智能體支持增強
編程智能體
表 1:編程智能體測評(SWE 使用內部框架測評 ,相比開源框架 OpenHands 所需輪數更少;Terminal Bench 使用官方 Terminus 1 framework )
在代碼修復測評 SWE 與命令行終端環境下的複雜任務(Terminal-Bench)測試中, DeepSeek-V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型有明顯提高。
搜索智能體
表 2:搜索智能體測評(測試結果調用商用搜索引擎 API+網頁過濾+128K context window;R1-0528 使用內部 workflow 模式測試;HLE 測試同時使用 python 與 search 工具)
DeepSeek-V3.1 在多項搜索評測指標上取得了較大提升。在需要多步推理的複雜搜索測試(browsecomp)與多學科專家級難題測試(HLE)上,DeepSeek-V3.1 性能已大幅領先 R1-0528。
思考效率提升
我們的測試結果顯示,經過思維鏈壓縮訓練後,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。
在各項評測指標得分基本持平的情況下(AIME 2025: 87.5/88.4, GPQA: 81/80.1, liveCodeBench: 73.3/74.8),R1-0528 與 V3.1-Think 的 token 消耗量對比圖
同時,V3.1 在非思考模式下的輸出長度也得到了有效控制,相比於 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。
API & 模型開源
模型開源
V3.1的 Base 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。Base 模型與後訓練模型均已在 Huggingface 與魔搭開源。
Base 模型:
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Hugging Face:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
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魔搭:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
後訓練模型:
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Hugging Face:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
-
魔搭:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
需要注意的是,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。建議有部署需求的用戶仔細閱讀新版說明文檔。
價格調整
我們將於 北京時間 2025 年 9 月 6 日凌晨 起 ,對 DeepSeek 開放平臺 API 接口調用價格進行如下調整:
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執行新版價格表(如下圖所示,詳見定價頁面);
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取消 夜間時段優惠 。
在 9 月 6 日前,所有 API 服務仍按 原價格政策 計費 ,您可繼續享受當前優惠。
同時,爲更好地滿足用戶的調用需求,我們已進一步擴容 API 服務資源,歡迎使用!