DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek-V3 的重要升级版本，于 2025 年 8 月发布。它不仅扩展了上下文长度，还引入了多项核心技术改进，特别是在推理能力、Agent 任务执行效率和多任务处理方面有显著提升。

下面是一个简要的对比表格，帮你快速了解 V3.1 相比 V3 的主要改进：

1. 混合推理架构（V3 + R1 融合）

此前的 DeepSeek-V3 擅长对话但推理能力较弱，而 DeepSeek-R1 强于推理但对话体验较僵硬 。V3.1 将两者的能力整合到一个模型中，采用 动态路由机制，根据问题复杂度自动选择处理方式 ：

• 简单任务：由 V3 部分处理，保证响应速度。

• 复杂推理：激活 R1 模块，进行深度思维链推理。

• 混合任务：V3 和 R1 协同工作，平衡效率和准确性 。

这使得 V3.1 在数学证明、复杂逻辑推理、代码生成等任务中表现更优，同时在日常对话中保持自然流畅 。

2. 更高的思考效率

V3.1 的深度思考模式（DeepThink） 经过优化，相比于 R1，在输出 token 减少 20%-50% 的情况下，各项任务的平均表现与 R1-0528 持平 。这意味着回答更精准、速度更快，适合高性能场景。

 3. 更强的 Agent 能力

V3.1 在智能体任务规划、工具调用和多步任务执行方面有较大提升 ，例如：

• 代码自动调试（SWE-bench 评测得分 66，远超 V3 的 38.8）。

• 终端命令行操作（Terminal-Bench 测试得分 31.3，对比 V3 的 13.3）。

• 多轮搜索和知识检索（在 BrowseComp、HLE 等测试超越 R1）。

这使得 V3.1 更适合自动驾驶智能体、自动化运维和复杂决策应用。

 4. 更强大的多语言处理

V3.1 优化了对 100 多种语言 的支持，特别是亚洲语言（如中文、日语）及资源较少的语种，使其在翻译和专业文本处理方面表现更佳 。

 5. 128K 长上下文支持

虽然 V3 也支持 128K 上下文 ，但 V3.1 在此基础上通过更长和更高质量的训练数据（额外增加 8400 亿 token 训练），提升了长文档的理解和分析能力，适用于法律文本、技术文档、学术论文阅读等场景。

6. API 价格调整

2025 年 9 月起，DeepSeek 对 API 价格进行了调整 ：

• 输入：$0.56 / 百万 token（缓存未命中）

• 输出：$1.68 / 百万 token 

虽然比 V3 略有上涨，但相比竞争对手（如 GPT-4、Claude 4），仍然便宜非常多 。

总结

DeepSeek-V3.1 不仅仅是一次常规升级，而是深度融合了对话与推理能力的“混合智能模型”。它显著强化了编程、复杂任务自动化和逻辑推理能力，同时保持了良好的对话体验和成本优势。如果你需要更强的 Agent 能力或者处理复杂问题，V3.1 会是比 V3 更好的选择。