官宣了！

刚刚，DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1，这是迈向智能体时代第一步。

新版V3.1采用了「混合推理」，一个模型，两种模型：思考与非思考（自主切换）。

相较于DeepSeek-R1-0528 ，DeepSeek-V3.1-Think推理速度更快。

最关键的是，V3.1具备了强大的智能体能力，不论是工具使用，还是多步骤任务，全部拿捏。

在软件工程基准测试中，DeepSeek-V3.1全方位碾压V3-0324和R1-0528。

在人类的最后考试HLE中，V3.1拿下了29.8高分，另外在数学、知识问答、编程等任务中，全面超越推理模型R1。

CoT压缩训练后，V3.1-Think在输出token减少了20%-50%，与R1-0528打成平手

在Hugging Face上，一共开源了两款V3.1 Base和V3.1，前者在V3基础上又进行了8400亿token的持续预训练，扩展了上下文支持。

项目地址：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

总的来说，DeepSeek-V3.1此次更新的最大亮点：

• 参数共671B，激活参数37B，上下文128k

• 混合推理模式：一个模型，即可同时支持推理模式和非推理模式。

• 更智能的工具调用能力：工具使用、智能体任务有了显著提升，多步推理能力强化，复杂搜索不在话下

• 更高的推理效率：回答质量上与DeepSeek-R1-0528相媲美，思考效率飙升，反应快如闪电

• 全面基准测试：实力全面碾压DeepSeek-R1-0528、DeepSeek-V3-0324

在API方面，deepseek-chat是非思考模式，deepseek-reasoner是思考模式，全部支持128k。

从9月5日开始，采用新的API定价

继OpenAI gpt-oss之后，DeepSeek终于做出了最强回应。

V3.1编程击败Claude 4，训练扩增10倍

HF模型卡中，给出了DeepSeek新模型技术的详细解读。

基于DeepSeek-V3.1-Base，DeepSeek-V3.1通过后训练优化完成。而V3.1-Base又是基于V3模型训练而来。

具体来说，它通过「两阶段长上下文扩展策略」构建，遵循了原始V3论文中的方法。

研究团队又扩展了数据集，收集了更多长文档，并大幅延长了两个训练阶段的规模。

32k扩展阶段增加了10倍，达6300亿Token，而128k扩展阶段增加了3.3倍，达到2090亿Token。

此外，DeepSeek-V3.1采用UE8M0 FP8缩放数据格式进行训练，确保与微尺度数据格式的兼容性。

在通用能力的基准测试中，开启思考模式V3.1，在MMLU、GPQA上拿下了亮眼的成绩。

数学方面，V3.1同样刷新SOTA，创下了最高分。

如上文所述，V3.1是迈向智能体时代第一步。它可以支持多种Code Agent框架，开发者可以自己搭建智能体。

在编码测试中，DeepSeek-V3.1-Thinking在Aider编码测试中，拿下了76.3%高分，远超Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro（0325）。

在编码智能体测试中，DeepSeek-V3.1-Non Thinking性能碾压R1、V3。

此外，DeepSeek-V3.1可以支持Search Agent，在推理模式下可以使用。

当需要访问外部信息或最新信息的复杂问题，V3.1可以通过多轮工具调用流程，利用用户提供的搜索工具来完成。

基准测试中，尤其是BrowseComp上，V3.1实力粉碎了R1。

第三方Artificial Analysis基准，同样验证了DeepSeek-V3.1强大实力，仅次于gpt-oss。

在推理效率方面，V3.1也与OpenAI相当。

如今来看，DeepSeek-V3.1稳坐编程开源第一王座。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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