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刚刚，DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，相比此前DeepSeek系列模型拥有更高的思考效率和更强的 Agent 能力，在工具使用与智能体任务中的表现大幅提升。
DeepSeek-V3.1采用混合推理架构，同时支持思考模式与非思考模式，且官方上下文均已扩展为 128K。经PPIO优化后，DeepSeek-V3.1上下文长度可拓展至160k，处理长文本及复杂问题的能力进一步增强。
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模型特征
工具调用/智能体支持增强
据DeepSeek官方发布消息，通过 Post-Training 优化，DeepSeek-V3.1拥有更强工具调用和任务处理能力。
在代码修复测评 SWE 与命令行终端环境下的复杂任务（Terminal-Bench）测试中，DeepSeek-V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型有明显提高。
我们尝试在Trae中调用PPIO提供的DeepSeek-V3.1模型API进行前端代码编写，得到的页面交互流畅自然，信息架构逻辑性强。
例：生成一个带玻璃拟态导航栏的电商网站，商品列表更齐全，要求商品卡片有 3D 翻转动效，滚动时背景渐变随鼠标轨迹流动，按钮点击触发粒子消散动画。
思考效率提升
相比 DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-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，且能在更短时间内给出答案。同时，非思考模式下的输出长度也明显减少，并保持相同的模型性能。
现在，PPIO已支持接入Trae，只需简单配置，就可以在Trae中调用PPIO提供的DeepSeek-V3.1模型API，体验DeepSeek V3.1的编程能力。
模型ID：deepseek/deepseek-v3.1
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