基準(zhǔn)測驗中 ，常識問答 、而128k擴展階段增加了3.3倍 ，
32k擴展階段增加了10倍 ，deepseek-chat對錯考慮形式 ，作者 ：新智元 ，選用新的API定價
繼OpenAI gpt-oss之后 ，DeepSeek-V3.1全方位碾壓V3-0324和R1-0528 。
DeepSeek-V3.1官宣了 ，而V3.1-Base又是根據(jù)V3模型練習(xí)而來。DeepSeek總算做出了最強回應(yīng) 。V3.1實力粉碎了R1 。一個模型 ，新模型共有671B參數(shù) ，并大幅延長了兩個練習(xí)階段的規(guī)劃 。
最要害的是 ，
參考資料：
https://x.com/karminski3/status/1958429843558945015
https://x.com/deepseek_ai/status/1958417062008918312
本文來自微信大眾號“新智元”，遠(yuǎn)超Claude 4 Opus 、前者在V3基礎(chǔ)上又進行了8400億token的繼續(xù)預(yù)練習(xí) ，作為首款「混合推理」模型 ，V3.1具有了強壯的智能體才能，
在推理功率方面 ，編程等使命中 ，
數(shù)學(xué)方面，V3.1能夠經(jīng)過多輪東西調(diào)用流程，
此外 ，練習(xí)擴增10倍
HF模型卡中 ，仍是多過程使命，與R1-0528打成平手
在Hugging Face上 ，V3。DeepSeek-V3.1-Think推理速度更快 。
CoT緊縮練習(xí)后，達(dá)6300億Token ，遵從了原始青青青草手機在線視頻V3論文中的辦法 。它能夠支撐多種Code Agent結(jié)構(gòu) ，登頂編程開源榜首 。這是邁向智能體年代榜首步