就在昨晚，DeepSeek官方悄然上线了全新的V3.1版本，上下文长度拓展到128k。

DeepSeek粉丝数已破8万

看到这里，网友们更期待R2的发布了！

这次最明显的变化是，DeepSeek在官方APP和网页端上，把深度思考（R1）中的「R1」去掉了。

在MMLU多任务语言理解方面，DeepSeek V3.1毫不逊色于GPT-5。不过在，编程、研究生级基准问答、软件工程上，V3.1与之有一定的差距。

第一时间，我们对V3.1进行了实测，首先是此次模型更新的重点：上下文长度。

假设对于中文而言，1个token ≈ 1–1.3个汉字，那么这128K tokens ≈ 100,000–160,000汉字。

相当于整本《红楼梦》正文（约80–100万字）的1/6–1/8，或者一篇超长博士论文/大部头学术专著。

实际测试也很准确，DeepSeek告诉我们它只能阅读差不多9%，也就是大约十分之一。

此次更新，DeepSeek重点强调了对上下文的支持。

整个活，给DeepSeek-V3.1上点压力，让它根据「梦」这个字，输出尽可能多的内容，尽量达到上下文极限。

不过最后，差不多只输出了3000字左右，模型就停止了输出。

接下来，看看DeepSeek V3.1能否复刻出GPT-5发布会上的法语学习小程序。

我们再来让V3.1画一个自己的SVG自画像，两种效果着实有些抽象。

参考资料：HYX

https://weibo.com/2169039837/Q0FC4lmeo

https://x.com/karminski3/status/1957928641884766314

https://github.com/johnbean393/SVGBench/

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

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：桃子 定慧，36氪经授权发布。