DeepSeek-V3.1 發布

今天，我們正式發表DeepSeek-V3.1。本次升級包含以下主要變更：

• 混合推理架構：一個模型同時支持思考模式與非思考模式；

• 更高的思考效率：相較於DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think 能在更短時間內給出答案；

• 更強的Agent 能力：透過Post-Training 優化，新模型在工具使用與智能體任務的表現有較大提升。

官方App 與網頁端模型已同步升級為DeepSeek-V3.1。使用者可以透過「深度思考」按鈕，實現思考模式與非思考模式的自由切換。

DeepSeek API 也已同步升級，deepseek-chat 對應非思考模式，deepseek-reasoner 對應思考模式，且上下文均已擴展為128K。同時，API Beta 介面支援了strict 模式的Function Calling，以確保輸出的Function 滿足schema 定義。詳見官方文檔

另外，我們增加了對Anthropic API 格式的支持，讓大家可以輕鬆將DeepSeek-V3.1 的能力連接到Claude Code 框架。詳見官方文檔

工具呼叫/智能體支援

程式設計智能

在程式碼修復測評SWE 與命令列終端環境下的複雜任務（Terminal-Bench）測試中，DeepSeek-V3.1 相比之前的DeepSeek 系列模型有明顯提升。

搜尋智能

DeepSeek-V3.1 在多項搜尋評測指標上取得了較大提升。在需要多步驟推理的複雜搜尋測試（browsecomp）與多學科專家級難題測試（HLE）上，DeepSeek-V3.1 效能已大幅領先R1-0528。

思考效率

我們的測試結果顯示，經過思維鏈壓縮訓練後，V3.1-Think 在輸出token 數減少20%-50% 的情況下，各項任務的平均表現與R1-0528 持平。

同時，V3.1 在非思考模式下的輸出長度也得到了有效控制，相比於DeepSeek-V3-0324 ，能夠在輸出長度明顯減少的情況下保持相同的模型性能。

API & 模型

模型

V3.1的Base 模型在V3 的基礎上重新做了外擴訓練，總共增加訓練了840B tokens。 Base 模型與後訓練模型均已在Huggingface 與魔搭開源。

Base 模型：

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

• 魔搭：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

後訓練模型：

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

• 魔搭：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

需要注意的是，DeepSeek-V3.1 使用了UE8M0 FP8 Scale 的參數精確度。另外，V3.1 對分詞器及chat template 進行了較大調整，與DeepSeek-V3 有明顯差異。建議有部署需求的使用者仔細閱讀新版說明文件。

價格

我們將於北京時間2025 年9 月6 日凌晨起，對DeepSeek 開放平台API 介面呼叫價格進行以下調整：

• 執行新版價格表（如下圖所示，詳見定價頁面）
• 取消夜間時段優惠

在9 月6 日前，所有API 服務仍以原價保單計費，您可繼續享有當前優惠。

同時，為更能滿足使用者的呼叫需求，我們已進一步擴充API 服務資源，歡迎使用！