DeepSeek-V3.1重磅发布：混合推理架构引领大模型效率革命，Agent能力实现跨越式提升

【免费下载链接】DeepSeek-V3.1-Terminus DeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版，修复语言问题，并优化了代码与搜索智能体性能。 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

8月21日，人工智能领域的创新先锋DeepSeek正式对外发布了其最新力作——DeepSeek-V3.1大模型。此次版本升级堪称一次全面的性能飞跃，带来了多项突破性的技术革新，旨在为用户提供更智能、更高效、更灵活的AI交互体验。其中，最引人注目的当属全新的混合推理架构，这一架构使单个模型能够在思考模式与非思考模式之间无缝切换，根据不同的任务需求智能调配计算资源。与此同时，新模型在思考效率上也实现了质的飞跃，相较于此前的DeepSeek-R1-0528版本，DeepSeek-V3.1的思考模式（DeepSeek-V3.1-Think）能够在更短的时间内输出精准答案，大幅提升了复杂问题的解决效率。此外，通过针对性的Post-Training优化，DeepSeek-V3.1的Agent能力得到了显著增强，在工具调用的准确性和智能体任务的执行效率方面均展现出令人瞩目的提升。

为了让广大用户能够第一时间体验到新版本的强大功能，DeepSeek官方App与网页端已同步完成模型升级，全面切换至DeepSeek-V3.1。用户只需通过界面上新增的“深度思考”按钮，即可根据自身需求自由切换思考模式与非思考模式，实现了操作的便捷性与功能的强大性的完美统一。在开发者生态方面，DeepSeek API也已同步完成升级，其中deepseek-chat接口对应高效的非思考模式，而deepseek-reasoner接口则对应深度的思考模式，两者的上下文窗口均已扩展至惊人的128K，为处理超长文本和复杂对话提供了坚实的基础。值得一提的是，API Beta接口还新增了对strict模式Function Calling的支持，这一特性确保了模型输出的Function调用严格符合预设的schema定义，为开发者构建可靠的工具调用流程提供了强有力的保障。此外，为了提升平台的兼容性与易用性，DeepSeek-V3.1还新增了对Anthropic API格式的支持，这意味着开发者可以轻松地将DeepSeek-V3.1的卓越能力集成到现有的Claude Code框架中，降低了迁移成本，拓展了应用场景。

DeepSeek-V3.1在智能体（Agent）能力方面的提升尤为突出，特别是在编程智能体领域，新模型的表现令人印象深刻。

如上图所示，该表格清晰地展示了DeepSeek-V3.1在SWE-bench Verified、SWE-bench Multilingual以及Terminal-Bench等多个权威编程智能体测评基准测试中的性能表现，并与DeepSeek-V3-0324和DeepSeek-R1-0528两个过往版本进行了直观对比。这一性能数据充分体现了DeepSeek-V3.1在编程智能体领域的技术突破，为开发者和技术团队提供了极具价值的参考，展示了其在实际工程问题解决和复杂命令行任务处理上的强大潜力。

在代码修复测评SWE-bench系列以及模拟命令行终端环境下的复杂任务（Terminal-Bench）测试中，DeepSeek-V3.1相较于DeepSeek系列的前代模型，性能提升显著，展现出更强的代码理解、调试与生成能力。除了编程智能体，DeepSeek-V3.1在搜索智能体方面的表现同样可圈可点，在多项主流搜索评测指标上均取得了大幅度的提升。特别是在需要多步推理的复杂搜索测试（browsecomp）以及考验综合知识运用的多学科专家级难题测试（HLE）中，DeepSeek-V3.1的性能已大幅领先于DeepSeek-R1-0528版本，彰显了其在信息检索、知识整合与深度推理方面的卓越能力。

效率的提升不仅体现在速度上，更体现在资源的优化利用。测试结果表明，经过创新的思维链压缩训练后，DeepSeek-V3.1-Think在输出token数量减少20%-50%的情况下，各项任务的平均表现仍能与DeepSeek-R1-0528版本持平，这意味着在保持答案质量的同时，模型的响应速度更快，带宽占用更低，成本效益也更为出色。例如，在AIME 2025测试中得分为87.5（R1-0528为88.4），GPQA测试中得分为81（R1-0528为80.1），liveCodeBench测试中得分为73.3（R1-0528为74.8），各项核心指标均保持在极高水平，而资源消耗却显著降低。同时，DeepSeek-V3.1在非思考模式下的输出长度也得到了有效控制，相较于DeepSeek-V3-0324版本，能够在输出长度明显减少的情况下，依然保持相同的模型性能，进一步优化了用户体验和系统效率。

综上所述，DeepSeek-V3.1的发布标志着大语言模型在效率、智能性和实用性方面迈出了关键一步。混合推理架构的引入、思考效率的提升、Agent能力的增强以及上下文窗口的扩展，共同构成了一个功能更为全面、性能更为卓越的AI助手。随着官方平台和API的同步升级，无论是普通用户还是企业开发者，都能便捷地享受到这些技术进步带来的红利。展望未来，DeepSeek将持续深耕大模型技术，不断推动AI在各个领域的深度应用，为构建更智能的未来贡献力量。对于开发者而言，尽快迁移至新的API接口，充分利用其128K上下文和strict模式Function Calling等新特性，将有助于开发出更加强大和可靠的AI应用。而对于终端用户，探索“深度思考”按钮带来的不同交互体验，将开启更为高效的智能生活与工作方式。

【免费下载链接】DeepSeek-V3.1-Terminus DeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版，修复语言问题，并优化了代码与搜索智能体性能。 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus