8 月21日，沉寂多时的DeepSeek 发布了新版-- V3.1，DeepSeek的Agent 时代来了。

新版本在架构和效率方面，提出了突破性方案：混合推理架构 + 思维链压缩。

DeepSeek V3.1有哪些新突破？

技术进步：

1. 推理效率：

• 混合推理架构：支持“思考模式”与“非思考模式”，在需要长链路推理时，保持高精度，而在简单问答时，快速响应。

• 思维链压缩：相比前代 R1 模型，V3.1 的 token 消耗减少 20%–50%，降低了调用成本，减少了响应延迟。

2. 上下文与精度优化：

• 128K 上下文处理：在大规模文档、代码处理时，更具优势。

• FP8 精度：采用 UE8M0 FP8 Scale 标准，首次为国产新一代 AI 芯片适配。

3. 智能体能力：

• 代码修复：在多轮调试中，表现稳定，避免了“越改越乱”的现象。

• 复杂搜索与整合：能够自动规划步骤、筛选证据，在多学科题目测试中，明显优于前代。

4. 多模态发展：

通过 腾讯元宝、本地部署 Janus 模型、以及 API，DeepSeek 已具备多模态能力：

• OCR + 场景理解（如识别台球桌数字组合）；

• 跨模态融合（如医疗影像 + 病历文本分析，准确率达 93%）；

• 工业质检（缺陷识别准确率 98%）；

• 视频解析（时空注意力机制，用于安防/医疗）；

国产适配：UE8M0 FP8 精度

DeepSeek-V3.1 首次引入了 UE8M0 FP8 Scale 参数精度，这是专为下一代国产 AI 芯片量身设计的浮点格式，在硬件适配上，为国产生态预留了接口，优化了在国产硬件上的运行效率，在保持模型精度的前提下，将能耗降低了约30%—40%，吞吐效率提升近一倍。

DeepSeek V3.1可与ChatGPT抗衡吗？

与 GPT-5 / Gemini 2.5 的对比：

1. GPT-5（含 GPT-4o）

• 优势：自然语言表达力最强，多模态交互流畅，支持实时语音+图像+文本对话；在创意写作和个性化助手方面领先。

• 不足：成本高、闭源依赖，企业无法本地部署。

2. Google Gemini 2.5

• 优势：超长上下文（百万级 tokens），强大的视频理解能力；与 Google Docs、Gmail 等深度融合，科研和企业办公场景表现突出。

• 不足：中文处理和本地化适配较弱，过度依赖 Google 生态。

3. DeepSeek V3.1

• 优势：

• 成本更低，思维链压缩减少调用费用;

• 本地化部署适合中国市场，合规性更强;

• 工业、医疗、教育等垂直领域精准优化;

• 不足：

• 多模态生成不够一体化（需借助外部工具）;

• 普通用户使用门槛较高（需特定平台/本地部署）;

• 在自然语言流畅度、创意表达上仍落后于 GPT-5;

商业与生态

DeepSeek 将采取 双轨战略：

1. API 商业化：9月6日后，调整价格，取消夜间优惠，聚焦企业级用户。

2. 开源生态：V3.1 基础模型已同步开放 Hugging Face 与魔搭平台。

这兼顾了 开源共享与商业闭环，形成可持续发展。

DeepSeek V3.1 的升级，在推理效率和芯片适配上走出了独特路径。

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