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　　今日，中国AI研究公司深度求索（DeepSeek）正式推出了其最新开源模型——DeepSeek-V3.1。这不仅是参数从6710亿升级到6850亿的技术提升1，更是向Agent时代迈出的第一步。

　　新模型引入了混合推理架构，首次在同一模型中支持思考模式与非思考模式2，带来了20%-50%的思维链压缩效率提升，以及在工具使用与智能体任务方面的显著能力增强。

　　DeepSeek-V3.1作为一个拥有6850亿参数的巨型模型，采用混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构。这种设计使得每个token仅激活370亿参数，实现了效率与性能的平衡。

　　新模型支持多种张量格式，包括BF16、FP8（F8_E4M3）和F321，为开发者提供了硬件优化的灵活性。值得一提的是，V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度，这对模型性能有着显著影响。

　　基础模型在V3基础上进行了840B token的继续训练2，这一大规模训练进一步扩展了模型的长上下文处理能力。

　　DeepSeek-V3.1首次引入 混合推理架构，允许同一模型在“思考模式”（deepseek-reasoner）与“非思考模式”（deepseek-chat）间自由切换。用户可通过官方App或网页端的“深度思考”按钮一键切换——

　　·非思考模式：针对简单查询（如天气、百科），直接输出精简结果，响应速度提升20%；

　　·思考模式：应对复杂问题（如数学证明、代码调试），激活内部深度推理链，输出逻辑更严谨但响应稍缓。

　　通过思维链压缩训练，V3.1在保持任务表现（如AIME数学竞赛87.5分、GPQA科学测试81分）的前提下，输出token数减少20%-50%。前代模型R1-0528需生成1000个token的任务，V3.1仅需500个即可完成同等质量输出，显著降低计算成本与响应延迟。

　　此外，V3.1将上下文窗口扩展至128K tokens（约13万汉字），可一次性处理《红楼梦》前80回或3小时会议记录。

　　DeepSeek-V3.1最引人注目的创新是其混合推理架构。这一设计使单个模型同时支持思考模式与非思考模式，从根本上改变了AI与用户的交互方式。

　　用户现在可以通过官方App和网页端的“深度思考”按钮，自由切换两种模式。在需要复杂推理的任务中，启用思考模式能让模型进行更深入的思考，产生更精确的结果。API接口也同步升级，deepseek-chat对应非思考模式，deepseek-reasoner对应思考模式，两者均支持128K上下文长度。这种设计为开发者提供了更多选择，可以根据应用场景的需求选择最适合的模式。

　　同时，DeepSeek-V3.1在思考效率方面取得了显著突破。测试结果显示，经过思维链压缩训练后，V3.1-Think在输出token数减少20%-50%的情况下，各项任务的平均表现与R1-0528持平。

　　这种效率提升意味着更快的响应速度和更低的计算成本。对于终端用户，这转化为更流畅的体验；对于开发者，则意味着更低的API调用成本。

　　DeepSeek自V3/R1起便以“小算力媲美顶级模型”著称，而V3.1进一步验证：Agent能力无需千亿级算力堆砌。这种“轻量化高性能”路径，为全球中小开发者提供参与AI竞争的可能。

　　据东吴证券预测，AI Agent市场将在2028年达8520亿元规模（年复合增长率72.7%）。V3.1的开源协议（MIT）与API接口优化，降低企业调用成本（输入0.5元/百万Token，输出12元/百万Token），加速Agent在金融、医疗、办公等场景的落地。

　　重要的是V3.1推动Agent开发从“专家专属”走向“低代码化”。例如Coze等平台正整合Agent技术，让普通用户也能构建定制化智能体。DeepSeek的开源策略使开发者可基于V3.1快速微调行业Agent，缩短开发周期。

　　让大众比较意外的是DeepSeek正式发布V3.1模型的同时，宣布自9月6日起对API调用价格进行结构性调整：输入价格在缓存未命中时从2元涨至4元/百万tokens，输出价格从8元升至12元/百万tokens，并取消夜间优惠。

　　价格上调的直接动因是技术升级带来的成本攀升。V3.1在V3基础上额外训练840B tokens，并采用UE8M0 FP8精度适配下一代国产芯片，研发投入显著增加。同时，128K上下文窗口的扩展虽提升长文本处理能力（如代码库级分析、超长合同解析），却也推高了单次推理的算力消耗。

　　更深层的是商业策略的转向。此前0.5元/百万tokens的缓存价已是行业底线，继续降价空间有限。

　　随着月活用户达1.63亿（截至2025年6月），DeepSeek已从用户扩张期转向价值深耕期。此次涨价实为一次用户筛选：通过价格杠杆聚焦高付费意愿的开发者与企业用户，推动行业从“拼低价”转向“拼能力”的竞争范式。

　　行业层面，这一调整可能终结国内大模型“赔本赚吆喝”的阶段。若百度、阿里等厂商跟进，或将推动市场形成技术溢价共识，促进行业健康化。

　　DeepSeek-V3.1的价格调整绝非单纯商业化试水，而是技术价值与市场定位的校准。当大模型从聊天玩具进阶为生产力工具，合理的价格体系才是生态可持续的关键。正如网友所言：“在深度思考和快速反应之间自由切换，才是实用AI的未来。”——而未来，值得付费。

　　从“知识顾问”到“执行伙伴”，中国大模型迈出划时代一步。返回搜狐，查看更多