36kr 08月21日
DeepSeek-V3.1震撼发布,全球开源编程登顶,R1/V3首度合体,训练量暴增10倍
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DeepSeek最新发布的V3.1模型,以671B的庞大参数量,在编码能力上超越了多款竞品,登顶开源编程模型榜首。该模型最大的亮点在于引入了“混合推理”技术,能够根据任务需求自主切换思考与非思考模式,显著提升了推理效率和工具调用能力。无论是多步骤任务处理、复杂搜索,还是在HLE、数学、编程等各项基准测试中,V3.1均展现出碾压性的优势,为迈向智能体时代奠定了坚实基础,并对API定价进行了调整。

🌟 **混合推理能力:** DeepSeek-V3.1模型的核心创新在于其“混合推理”技术,能够无缝切换思考(Think)与非思考(Non-Thinking)两种模式,以适应不同任务的需求,从而在推理速度和效率上实现突破。这使得模型能够更智能地处理复杂任务,并提升响应速度。

🚀 **强大的编码实力:** V3.1在多个编程基准测试中表现卓越,尤其是在Aider编码测试中取得了76.3%的高分,显著超越了Claude 4 Opus和Gemini 2.5 Pro。其在编码智能体测试中的表现也碾压了之前的R1和V3版本,确立了其在开源编程领域的领先地位。

🧠 **智能体任务优化:** 该模型在工具使用和多步骤任务处理方面进行了显著增强,能够更有效地执行复杂的搜索和推理流程。通过支持Search Agent,V3.1在需要访问外部信息或最新数据的场景下,能够通过多轮工具调用来完成任务,进一步提升了其作为智能体的实用性。

📈 **长上下文与效率提升:** V3.1通过“两阶段长上下文扩展策略”,将上下文支持扩展至128k,并在此过程中大幅增加了训练数据量。在保持与R1-0528相当的回答质量的同时,其思考效率飙升,响应速度更快,为用户提供了更流畅的体验。

🏆 **全面基准测试表现:** V3.1在HLE、数学、知识问答等多种通用能力基准测试中均取得了亮眼成绩,甚至在人类最后考试HLE中获得了29.8的高分。第三方Artificial Analysis基准测试也显示其性能仅次于GPT-OSS,验证了其强大的综合实力。

DeepSeek-V3.1官宣了,作为首款「混合推理」模型,将开启智能体新时代。新模型共有671B参数,编码实力碾压DeepSeek-R1、Claude 4 Opus,登顶编程开源第一。

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-Basehttps://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。

参考资料:

https://x.com/karminski3/status/1958429843558945015   

https://x.com/deepseek_ai/status/1958417062008918312 

本文来自微信公众号“新智元”,作者:新智元,36氪经授权发布。

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