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DeepSeek R2难产：近期 DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步

要说 AI 模型的江湖，这一年简直就是 「大模型修罗场」。
前脚 R2 传出难产的风声，后脚 DeepSeek 就甩出了一张大招牌：DeepSeek-V3.1。

这波操作不仅没有掉队，反倒像是提前踩进了 Agent 时代的大门。
作为一只长年蹲在模型圈的猫头虎，看完更新细节后，忍不住和大家聊聊：
👉 这次升级到底意味着什么？

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🌟 V3.1 三大核心升级

1️⃣ 混合推理架构
一个模型同时支持 思考模式 与 非思考模式，随时切换，更灵活。

2️⃣ 思考效率提升
相比 R1-0528，V3.1-Think 输出 token 数减少 20%-50%，在更短时间内给出答案。
👉 省字、省钱、省时间。

3️⃣ Agent 能力进化
后训练优化后，V3.1 在 工具调用 和 任务执行 上有了显著提升，Agent 味越来越浓。

📌 官方 App & 网页端已同步升级；
📌 API 支持 deepseek-chat（非思考模式） 和 deepseek-reasoner（思考模式）；
📌 新增 Anthropic API 格式支持，可无缝接入 Claude Code 框架。

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🛠️ Agent 能力：更强的工具人

💻 编程智能体

V3.1 在 代码修复（SWE） 与 终端任务（Terminal-Bench） 中明显优于前代，所需轮数更少。
👉 写代码、跑命令行的场景里，Agent 变得更实用。

🔍 搜索智能体

在 复杂搜索（browsecomp） 与 多学科难题（HLE） 测试中，V3.1 大幅领先 R1-0528。
👉 检索+多步推理能力显著增强，更像个“知识猎手”。

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⏳ 思考效率：同样的智商，更少的字

测试显示：

• 表现基本持平 R1-0528（AIME 2025: 87.5/88.4，GPQA: 81/80.1，liveCodeBench: 73.3/74.8）；
• token 消耗下降 20%-50%；
• 非思考模式下，输出也更简洁，不啰嗦。

👉 简而言之：更聪明的省话精。

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📂 模型开源 & 部署须知

DeepSeek 继续保持开放态度：

🔹 Base 模型（新增 840B tokens 训练）

• Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
• 魔搭: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

🔹 后训练模型

• Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
• 魔搭: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

⚠️ 注意事项：

• V3.1 使用 UE8M0 FP8 Scale 精度，与 V3 不完全兼容；
• 分词器 & chat template 变动较大，部署需看新版文档。

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💰 价格调整：9月6日见

自 2025 年 9 月 6 日凌晨起：

• 按新版价格表计费；
• 取消夜间优惠。

👉 在此之前，仍按老价格执行。
同时，DeepSeek 也扩容了 API 服务，调用更顺畅。

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🦉 猫头虎的思考

1. R2 难产，V3.1 扛旗
   这波算是战略补位，稳住用户心智。

2. Agent 化是大趋势
   编程、搜索、工具调用都变强，说明 DeepSeek 已经在铺设 下一代 AI 工作流。

3. 价格与开源的平衡术
   一边涨价，一边开源，本质是 降成本、扩生态 的两手抓。

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🎯 总结

DeepSeek-V3.1 不是一鸣惊人的“天花板式”大模型，但它足够 实用且前瞻：

✨ 效率更高，省钱省时
✨ Agent 能力更强，场景更广
✨ 开源透明，生态友好

在 AI Agent 的赛道上，DeepSeek 已经稳稳迈出第一步。

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🦉 猫头虎观点：
别纠结 R2 了，V3.1 已经在布一盘更大的棋。

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