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本周，DeepSeek正式发布了最新版本DeepSeek-V3.1模型。
这次更新带来了混合推理能力，让用户可以在思考模式和非思考模式之间自由切换，实现"一种模型，两种体验"的创新设计。
混合推理，按需思考
DeepSeek-V3.1的核心创新在于混合推理能力。
用户只需点击"深度思考"按钮，就能在两种模式间灵活切换：
- 思考模式：展示完整的推理过程，适合复杂问题解决
- 非思考模式：直接给出简洁答案，适合日常对话
这种设计不仅提升了用户体验，还大幅提高了效率。官方测试数据显示，新版本V3.1-Think与上一代R1-0528相比，在保持同等回答质量的情况下，响应速度更快，且token消耗减少了20%-50%。
简单来说，DeepSeek做到了"既让马儿跑，又要马儿少吃草"的效果。
性能对比，稳中有升
从成绩单来看，V3.1与R1-0528相比基本持平，甚至有小幅提升：
- AIME 2025：V3.1得分88.4（R1为87.5）
- GPQA：V3.1得分80.1（R1为81）
- liveCodeBench：V3.1得分74.8（R1为73.3）
知名机构Artificial Analysis的分析也证实了这一点：DeepSeek-V3.1在推理模式下的得分为60，较R1的59略有提升；在非推理模式下，V3.1的得分为49，相较早期的V3 0324版本得分44有明显进步。
不过，V3.1（推理模式）的表现仍落后于阿里最新的Qwen3 235B 2507（推理模式）版本。
Agent能力大幅增强
DeepSeek表示，V3.1通过后训练优化，在工具使用和多步骤代理任务上实现了显著提升，是迈向Agent（智能体）时代的第一步。
1、编程智能体提升
在SWE-bench代码修复测试中，DeepSeek-V3.1使用内部代码代理框架进行评估，相比开源框架OpenHands所需轮数更少，代码修复能力明显提高。
同时，在Terminal-Bench终端测试中，使用官方Terminus 1 framework进行测试，V3.1在命令行终端环境下的复杂任务处理能力显著增强。
2、搜索能力增强
DeepSeek-V3.1为思考模式中的搜索工具调用设计了专门格式，支持复杂的多轮搜索代理任务。测试结果显示：
- 在需要多步推理的复杂搜索测试(browsecomp)上大幅领先R1-0528
- 在多学科专家级难题测试(HLE)上性能显著提升
- 能够有效支持访问外部或最新信息的复杂问题处理
技术升级，更长上下文与更高效率
DeepSeek-V3.1基于全新的V3.1-Base模型开发，采用"两阶段长上下文扩展方法"，在原始V3模型基础上进行大规模扩展训练。整个训练过程新增了8400亿个tokens：
- 32K上下文扩展阶段：训练量增加10倍，达到6300亿tokens
- 128K扩展阶段：增加3.3倍，达到2090亿tokens
在技术规格上，新版本采用UE8M0 FP8缩放格式训练，并升级了分词器。
值得一提的是，DeepSeek官方在公众号评论区透露："UE8MO FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。"
DeepSeek同步推出了全新的API服务体系，核心接口发生重要变化：
- deepseek-chat：对应非思考模式
- deepseek-reasoner：对应思考模式
两个接口均支持128K上下文窗口长度，并提供更多API资源。
在功能特性方面：
- Beta API接口支持strict模式的Function Calling，确保输出的Function严格满足schema定义
- 新增对Anthropic API格式的完整支持，用户可以轻松将DeepSeek-V3.1接入Claude Code框架
继续开源，业界良心
延续开源精神，DeepSeek-V3.1-Base模型和后训练模型均已开源。
官方网页端、App、小程序及API开放平台所调用模型也已同步更新，新模型自我认知为DeepSeek-V3。
DeepSeek宣布将于北京时间2025年9月6日凌晨开始执行全新价格表，同时正式取消夜间时段优惠政策。
在9月6日前，所有API服务仍按原价格政策计费，用户可继续享受当前优惠。
对于新的定价策略，有网友评论说：熟悉的鲸鱼又回来了。
DeepSeek-V3.1通过混合推理能力、增强的Agent表现和更长的上下文处理，在保持性能的同时提高了效率。
无论是日常对话还是复杂问题解决，都能提供更好的体验。
想体验的朋友可以前往DeepSeek官网尝鲜，感受这款"一种模型，两种体验"的创新产品！
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