DeepSeek-V3.1 发布：迈向 Agent 时代的第一步｜默语解读

✍️ 作者：默语 ｜ 微信：Solitudemind
📬 公众号：默语摸鱼

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TL;DR（给忙碌的你）

• 一体化“混合推理架构”：同一模型可在「思考模式 / 非思考模式」间自由切换。
• 思考更快：V3.1-Think 通过“思维链压缩”，在减少 20%–50% token的同时，表现与 R1-0528 基本持平。
• Agent 更强：工具调用、检索与任务编排的稳定性与成功率显著提升。
• 产品同步：App / 网页与 API 全面升级；128K 上下文、严格模式 Function Calling、兼容 Anthropic API。
• 全面开源：Base 与后训练模型均已在 Hugging Face、魔搭开源；注意 UE8M0 FP8 Scale、新分词器 & chat template 的兼容差异。

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01｜这次 V3.1 到底升级了什么？

1) 混合推理架构

一个模型，两套工作流：

• 非思考模式（快速答复，成本更低）：deepseek-chat
• 思考模式（复杂推理、工具编排）：deepseek-reasoner

官方 App / 网页已上线 “深度思考” 按钮，可一键切换。

2) 思考效率更高

• 经过思维链压缩训练，V3.1-Think 输出 token 减少 20%–50%，平均表现仍与 R1-0528 持平。
• 在非思考模式下，V3.1 也对输出长度做了更稳的控制，相比 V3-0324，更省字也不掉线。

参考对比：AIME 2025（87.5/88.4）、GPQA（81/80.1）、liveCodeBench（73.3/74.8）（前者/后者为 R1-0528 与 V3.1-Think）。

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02｜Agent 能力：工具更会用，任务更能跑

编程智能体（Code Agent）

表 1：编程智能体测评（SWE 使用内部框架，相比 OpenHands 轮数更少；Terminal Bench 使用官方 Terminus 1 framework）

• 在 SWE 代码修复 与 Terminal-Bench 复杂命令行任务 上，V3.1 相比老版本有明显提升。
• 这意味着：自动修复、单测生成、交互式调试等更稳、更少回合、更会用工具。

搜索智能体（Search Agent）

表 2：搜索智能体测评（商用搜索 API + 网页过滤 + 128K 窗口；R1-0528 使用内部 workflow；HLE 同时启用 python 与 search 工具）

• 在需要多步推理的 browsecomp 和专家级综合难题 HLE 上，V3.1 领先 R1-0528。
• 这直接利好：长链路检索、事实核查、跨域资料汇总、策略性搜索的成功率与质量。

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03｜思考效率：少字，快点，还得对

• V3.1-Think 相比 R1-0528：token 消耗下降 20%–50%，指标基本持平。
• 非思考模式也对冗长输出做了抑制：信息密度更高、回复更聚焦。

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04｜产品与 API：一线可用，工程直连

App / 网页端

• 已同步升级至 V3.1，支持“深度思考”一键切换模式。

DeepSeek API

• 模型映射：
  • deepseek-chat → 非思考模式
  • deepseek-reasoner → 思考模式
• 上下文窗口：128K
• Function Calling（Beta）：新增 strict 模式，确保输出 严格符合 schema
  文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling
• Anthropic API 兼容：可无缝接入 Claude Code 框架
  文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/anthropic_api

给到工程侧的直觉：更少回合、更稳 JSON、更长上下文，把 Agent 流程的“脆点”进一步补齐。

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05｜开源与部署：注意两件事

已开源模型

Base 模型（V3 基础上外扩再训，新增 840B tokens）：

• 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

部署前务必知晓

• 参数精度：V3.1 使用 UE8M0 FP8 Scale

• 兼容性变更：分词器 与 chat template 与 V3 存在明显差异

  有自建推理 / 混部需求的同学，强烈建议先通读新版说明文档，再做上线切换。

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06｜给创作者 & 团队的落地建议（默语实用向）

• 内容生产线：
  用非思考模式做“批量初稿”，遇到难题/跨域聚合时临时切换思考模式补强逻辑链。
• 知识检索：
  构建“搜索 Agent + 摘要器 + 事实核查”三段式工作流，HLE 与 browsecomp 的提升会给你更干净的结果集。
• 代码与运维：
  将 strict Function Calling 接入你的工具仓库（搜索、解析、执行器、KV 缓存），减少粘合层报错率。
• 成本与体验：
  思考模式不是“全程拉满”，按段启用更经济；非思考模式已经能覆盖绝大多数日常对话与轻任务。

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结语

V3.1 不是一次“堆料式大更”，而是把 推理能力、工具稳态、工程接口 这三件事做得更务实。对我这种长期用 AI 做内容、做工程、做产品的人来说：
Agent 真能跑起来，才是拐点的开始。

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参考与链接

• Function Calling（Beta，strict 模式）：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling
• Anthropic API 兼容：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/anthropic_api
• 模型开源：
  • Base：HF / 魔搭（见上文）
  • 后训练：HF / 魔搭（见上文）

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