DeepSeek V3.1震撼发布：编程与推理性能再升级

就在昨晚，DeepSeek官方悄然更新了V3.1版本，将上下文长度拓展至惊人的128k。

此次开源的V3.1模型拥有685B参数，支持BF16到FP8的多种精度格式。

根据公开信息和国内大咖karminski3的实测，V3.1更新亮点包括：

编程能力：表现卓越，据社区使用Aider测试数据，V3.1在开源模型中独占鳌头。

性能突破：在Aider编程基准测试中取得71.6%高分，超越Claude Opus 4，推理和响应速度更快。

原生搜索：新增原生「search token」支持，搜索功能更加出色。

架构创新：线上模型去除「R1」标识，未来有望采用「混合架构」。

成本优势：每次完整编程任务仅需1.01美元，成本仅为专有系统的六十分之一。

值得一提的是，官方强调拓展至128K上下文，此前V3版本已支持。

更新发布后，用户反响热烈。

即便未公布模型卡，DeepSeek V3.1已在Hugging Face的趋势榜上攀升至第四。

DeepSeek粉丝数已突破8万大关。

网友们纷纷期待R2的发布！

混合推理，编程力压Claude 4

最显著的变化是，DeepSeek在官方APP和网页端上去掉了深度思考（R1）中的「R1」标识。

与V3-base相比，DeepSeek V3.1新增了四个特殊Token：

<｜search begin｜> (id: 128796)

<｜search end｜> (id: 128797)

<think> (id: 128798)

</think> (id: 128799)

这被推测为推理模型与非推理模型融合的可能迹象。

在编程方面，根据网友分享的结果，DeepSeek V3.1在Aider Polyglot多语言编程测试中取得了71.6%的高分，击败了Claude 4 Opus和DeepSeek R1。

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