今天，深度求索團(tuán)隊正式發(fā)布 DeepSeek-V3.1。本次升級包含以下主要變化：

DeepSeek-V3.1 發(fā)布，邁向 Agent 時代的第一步

　　混合推理架構(gòu)：一個模型同時支持思考模式與非思考模式;

　　更高的思考效率：相比 DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think 能在更短時間內(nèi)給出答案;

　　更強(qiáng)的 Agent 能力：通過 Post-Training 優(yōu)化，新模型在工具使用與智能體任務(wù)中的表現(xiàn)有較大提升。

　　官方 App 與網(wǎng)頁端模型已同步升級為 DeepSeek-V3.1。用戶可以通過“深度思考”按鈕，實現(xiàn)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(yīng)非思考模式，deepseek-reasoner 對應(yīng)思考模式，且上下文均已擴(kuò)展為 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，增加了對 Anthropic API 格式的支持，讓大家可以輕松將 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(diào)用/智能體支持增強(qiáng)

　　編程智能體

表 1：編程智能體測評（SWE 使用內(nèi)部框架測評，相比開源框架 OpenHands 所需輪數(shù)更少；Terminal Bench 使用官方 Terminus 1 framework）

　　在代碼修復(fù)測評 SWE 與命令行終端環(huán)境下的復(fù)雜任務(wù)(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(jié)果調(diào)用商用搜索引擎 API+網(wǎng)頁過濾+128K context window；R1-0528 使用內(nèi)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(biāo)上取得了較大提升。在需要多步推理的復(fù)雜搜索測試(browsecomp)與多學(xué)科專家級難題測試(HLE)上，DeepSeek-V3.1 性能已大幅領(lǐng)先 R1-0528。

　　思考效率提升

　　我們的測試結(jié)果顯示，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，各項任務(wù)的平均表現(xiàn)與 R1-0528 持平。

在各項評測指標(biāo)得分基本持平的情況下（AIME 2015: 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。

　　API & 模型開源

　　模型開源

　　V3.1的Base模型在V3的基礎(chǔ)上重新做了外擴(kuò)訓(xùn)練，一共增加訓(xùn)練了 840B tokens。Base 模型與后訓(xùn)練模型均已在 Huggingface 與魔搭開源。

　　Base 模型：

　　Hugging Face:

　　https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

　　魔搭：

　　https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

　　后訓(xùn)練模型：

　　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(shù)精度。另外，V3.1 對分詞器及 chat template 進(jìn)行了較大調(diào)整，與 DeepSeek-V3 存在明顯差異。建議有部署需求的用戶仔細(xì)閱讀新版說明文檔。

　　價格調(diào)整

　　將于北京時間 2025 年 9 月 6 日凌晨起，對 DeepSeek 開放平臺 API 接口調(diào)用價格進(jìn)行如下調(diào)整：

　　執(zhí)行新版價格表(如下圖所示，詳見定價頁面);

　　取消夜間時段優(yōu)惠。

　　在 9 月 6 日前，所有 API 服務(wù)仍按原價格政策計費，您可繼續(xù)享受當(dāng)前優(yōu)惠。

　　同時，為更好地滿足用戶的調(diào)用需求，我們已進(jìn)一步擴(kuò)容 API 服務(wù)資源，歡迎使用!