8月21日，DeepSeek在其官宣发布DeepSeek-V3.1的文章中提到，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。另外 ，V3.1对分词器及chat template进行了较大调整 ，与DeepSeek-V3存在明显差异 。DeepSeek官微在置顶留言里表示，UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计 。
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8月21日 ，业界千呼万唤的R2模型没来 ，但DeepSeek官方正式发布了新模型V3.1。从命名来看这或许不是一次大的版本更新，更像是前一代DeepSeek-V3模型的小版本迭代 。
在X上 ，DeepSeek将V3.1称为“我们迈向智能体时代的第一步”（our first step toward the agent era） 。本次升级主要有三大亮点 ，其中包括更强的 Agent能力、混合思考模式和更高的思考效率。
官方表示，通过后训练优化 ，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升 。在编程智能体、搜索智能体测评中 ， V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型都有明显提高 。
DeepSeek-V3.1 是混合推理架构，一个模型同时支持思考模式和非思考模式。目前用户可在官方 App与网页端体验新模型 ，通过“深度思考 ”按钮 ，实现思考模式与非思考模式的自由切换 。DeepSeek API 也已同步升级，deepseek-chat对应非思考模式，deepseek-reasoner对应思考模式 ，且上下文均已扩展为 128K 。
“混合推理非常棒。拥有一个能够在深度思考和快速响应之间切换的模型 ，感觉就像是实用人工智能的未来 。 ”X上有网友表示，“在深度推理和快速反应之间切换真是天才之举 。”根据查询调整深度 ，可以避免在简单任务上过度耗时 ，同时在需要时进行全面分析。
与之前的版本相比，V3.1也有更高的思考效率。官方表示 ，DeepSeek-V3.1-Think 在保持与 DeepSeek-R1-0528 相当的答案质量的同时 ，响应速度更快 。
官方测试结果显示，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 。
同时，V3.1 在非思考模式下的输出长度也得到了有效控制 ，相比于 DeepSeek-V3-0324 ，能够在输出长度明显减少的情况下保持相同的模型性能。
同步地，DeepSeek进行了价格调整，模型的API接口调用价格有所上涨 。自 9 月 6 日凌晨起 ，取消夜间时段优惠 ，输入价格上，缓存命中时为0.5元/百万tokens ，缓存未命中的价格则为4元/百万tokens（此前V3为2元/百万tokens）；输出价格为12元/百万tokens（此前V3为8元/百万tokens） 。
官方提到 ，V3.1的基础模型在V3的基础上重新做了外扩训练，一共增加训练了840B tokens。基础模型与后训练模型均已在Huggingface与魔搭开源 。
值得一提的是 ，DeepSeek此次还宣布增加了对海外模型Anthropic API格式的支持 ，官方提到这是“为了满足大家对 Anthropic API 生态的使用需求 ”，用户可以将 DeepSeek-V3.1 的能力接入Claude Code框架 。
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