2025年8月22日 – 中国AI初创公司DeepSeek AI于本周正式发布了其开源大型语言模型（LLM）DeepSeek‑V3.1版本，这一更新标志着该公司在AI技术领域的又一里程碑。DeepSeek‑V3.1作为V3系列的迭代版本，融合了此前DeepSeek‑V3和DeepSeek‑R1的优点，引入了混合推理模式（支持思考和非思考两种路径），并在工具调用、代理能力以及整体效率上实现了显著提升。 这一发布不仅强化了DeepSeek在开源AI生态中的竞争力，还为开发者提供了更高效、更实用的工具，尤其在编程、搜索和复杂任务处理领域。该模型的推出引发了行业热议，许多专家认为这将进一步推动中国AI的全球影响力。
DeepSeek AI成立于2023年，总部位于上海，是中国AI领域的后起之秀。公司以“以好奇心探索AGI之谜，以长期主义解答本质问题”为使命，专注于开发高效、开源的AI模型。 DeepSeek‑V3系列自2024年推出以来，以其高参数量（总参数671B，有效激活37B）和低成本著称，此前版本已在Hugging Face平台上获得广泛下载和应用。V3.1的发布并非全新模型，而是对V3的优化迭代，参数规模保持一致，但通过精细调整提升了性能。公司在官方博客中表示，此次升级旨在解决前代模型在工具使用和多步推理上的短板，同时支持国产芯片的优化。
核心升级之一是混合推理模式的设计。DeepSeek‑V3.1支持“思考模式”（thinking mode）和“非思考模式”（non‑thinking mode），用户可以通过API参数灵活切换。在思考模式下，模型能进行更深层的多步推理，适用于复杂搜索和规划任务；在非思考模式下，则强调速度和简洁，适合日常对话或快速响应。 这一设计借鉴了OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude模型，但DeepSeek强调其效率更高：输出token减少20‑50%，推理速度显著提升。公司表示，这种模式切换通过简单的标记实现，极大降低了开发门槛。
在性能基准测试中，DeepSeek‑V3.1展现出强劲表现。SWE‑Bench Verified（软件工程基准）得分从V3的45.4%跃升至66.0%，较R1的44.6%提升约48%。在SWE‑Bench Multilingual（多语言软件工程）上，得分达54.5%，比前代提升约86%。Terminal‑Bench（终端任务基准）得分31.3%，较V3和R1分别提升135%和449%。 这些改进得益于模型在工具调用和代理能力上的优化，例如更强的多步推理和复杂搜索任务处理。公司还引入了UE8M0 FP8数据格式，专为下一代国产芯片设计，确保在国内硬件上的高效运行。
API层面，DeepSeek‑V3.1带来了多项开发者友好功能。上下文窗口扩展至128K token，支持Anthropic API格式，这意味着用户可轻松将模型接入Claude Code等工具，实现无缝集成。 Beta API引入严格函数调用（Strict Function Calling），确保输出严格符合schema定义，避免了前代模型的响应不一致问题。 定价策略继续保持竞争力：输入token $0.56/百万tokens，输出token $1.68/百万tokens，远低于GPT‑5的水平（输入$1.25/百万tokens，输出$10/百万tokens）。 这使得DeepSeek‑V3.1成为开源社区和企业的首选，尤其在成本敏感的应用场景中。
DeepSeek的这一发布引发了关于其产品线策略的猜测。原本预期中的DeepSeek‑R2（R1的继任者）尚未亮相，取而代之的是V3.1的“混合”升级。 南华早报分析称，这可能反映了公司对R系列品牌的谨慎定位，旨在确保R2能匹敌顶级闭源模型如GPT‑5或Claude 4。 同时，V3.1的WeChat群发布方式较为低调，仅简短公告，引发了外界对DeepSeek内部调整的揣测。
从行业影响看，DeepSeek‑V3.1强化了中国在开源AI领域的领导地位。中国已成为全球AI创新高地，DeepSeek等公司通过低成本、高性能模型挑战硅谷巨头。 路透社报道称，此次升级支持国产芯片，体现了中国在AI硬件自主化上的努力，特别是在中美科技摩擦背景下。 Bloomberg指出，V3.1的发布可能加速开源AI的普及，推动中小企业采用AI工具。 在社交媒体X上，用户反馈积极：许多开发者赞扬其在编程任务上的提升，如SWE‑Bench得分超过GPT‑5‑mini。 然而，一些批评指出，思考模式下不支持函数调用，限制了高级代理应用。
与其他模型比较，DeepSeek‑V3.1在开源阵营中脱颖而出。相比Qwen3 235B，其在思考模式下得分相当，但价格更低。 与闭源模型如GPT‑5相比，V3.1的开源性质允许社区自定义优化，推动创新。 Hugging Face上的模型卡显示，V3.1支持BF16、FP8和FP32格式，推理效率高，适合本地部署。 YouTube视频分析称，这一版本在代码生成和工具使用上“令人惊叹”，如在Gomoku Arena基准中表现优异。
展望未来，DeepSeek‑V3.1的发布或预示R2的到来。公司表示，将继续投资AGI研究，强调长期主义。 专家认为，这一迭代将加速AI民主化，但需关注伦理和数据隐私问题。 DeepSeek的低价策略可能颠覆市场，推动全球AI竞争向更包容方向发展。