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界面新闻
8 月 21 日，DeepSeek 在其官宣发布 DeepSeek-V3.1 的文章中提到，DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。另外，V3.1 对分词器及 chat template 进行了较大调整，与 DeepSeek-V3 存在明显差异。DeepSeek 官微在置顶留言里表示，UE8M0 FP8 是针对即将发布的下一代国产芯片设计。
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DeepSeek 发布新模型 V3.1 价格涨了但 Agent 能力提升了
8 月 21 日，业界千呼万唤的 R2 模型没来，但 DeepSeek 官方正式发布了新模型 V3.1。从命名来看这或许不是一次大的版本更新，更像是前一代 DeepSeek-V3 模型的小版本迭代。
在 X 上，DeepSeek 将 V3.1 称为 「我们迈向智能体时代的第一步」（our first step toward the agent era）。本次升级主要有三大亮点，其中包括更强的 Agent 能力、混合思考模式和更高的思考效率。
官方表示，通过后训练优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。在编程智能体、搜索智能体测评中， V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型都有明显提高。
DeepSeek-V3.1 是混合推理架构，一个模型同时支持思考模式和非思考模式。目前用户可在官方 App 与网页端体验新模型，通过 「深度思考」 按钮，实现思考模式与非思考模式的自由切换。DeepSeek API 也已同步升级，deepseek-chat 对应非思考模式，deepseek-reasoner 对应思考模式，且上下文均已扩展为 128K。
「混合推理非常棒。拥有一个能够在深度思考和快速响应之间切换的模型，感觉就像是实用人工智能的未来。」X 上有网友表示，「在深度推理和快速反应之间切换真是天才之举。」 根据查询调整深度，可以避免在简单任务上过度耗时，同时在需要时进行全面分析。
与之前的版本相比，V3.1 也有更高的思考效率。官方表示，DeepSeek-V3.1-Think 在保持与 DeepSeek-R1-0528 相当的答案质量的同时，响应速度更快。
官方测试结果显示，经过思维链压缩训练后，V3.1-Think 在输出 token 数减少 20%-50% 的情况下，各项任务的平均表现与 R1-0528 持平。
同时，V3.1 在非思考模式下的输出长度也得到了有效控制，相比于 DeepSeek-V3-0324 ，能够在输出长度明显减少的情况下保持相同的模型性能。
同步地，DeepSeek 进行了价格调整，模型的 API 接口调用价格有所上涨。自 9 月 6 日凌晨起，取消夜间时段优惠，输入价格上，缓存命中时为 0.5 元/百万 tokens，缓存未命中的价格则为 4 元/百万 tokens（此前 V3 为 2 元/百万 tokens）；输出价格为 12 元/百万 tokens（此前 V3 为 8 元/百万 tokens）。
官方提到，V3.1 的基础模型在 V3 的基础上重新做了外扩训练，一共增加训练了 840B tokens。基础模型与后训练模型均已在 Huggingface 与魔搭开源。
值得一提的是，DeepSeek 此次还宣布增加了对海外模型 Anthropic API 格式的支持，官方提到这是 「为了满足大家对 Anthropic API 生态的使用需求」，用户可以将 DeepSeek-V3.1 的能力接入 Claude Code 框架。
（界面新闻）
文章转载自东方财富
