编辑：桃子 定慧

【新智元导读】DeepSeek V3.1新版正式上线，上下文128k，编程实力碾压Claude 4 Opus，成本低至1美元。

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。

本次开源的V3.1模型拥有685B参数，支持多种精度格式，从BF16到FP8。

综合公开信息和国内大咖karminski3的实测，V3.1此次更新亮点有：

编程能力：表现突出，根据社区使用Aider测试数据，V3.1在开源模型中霸榜。性能突破：V3.1在Aider编程基准测试中取得71.6%高分，超越Claude Opus 4，同时推理和响应速度更快。原生搜索：新增了原生「search token」的支持，这意味着搜索的支持更好。架构创新：线上模型去除「R1」标识，分析称DeepSeek未来有望采用「混合架构」。成本优势：每次完整编程任务仅需1.01美元，成本仅为专有系统的六十分之一。

值得一提的是，官方群中强调拓展至128K上下文，此前V3版本就已经支持。

对于这波更新，大家的热情可谓是相当高涨。

即便还未公布模型卡，DeepSeek V3.1就已经在Hugging Face的趋势榜上排到了第四。

DeepSeek粉丝数已破8万

看到这里，网友们更期待R2的发布了！

混合推理，编程击败Claude 4

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。

同时，与V3-base相比，DeepSeek V3.1新增了四个特殊Token：

(id: 128796) (id: 128797) (id: 128798) (id: 128799)

对此，有推测认为，这可能暗示推理模型与非推理模型的融合。

而且，它的成本仅1美元，成为非推理模型中的SOTA。

在SVGBench基准上，V3.1实力仅次于GPT-4.1-mini，远超DeepSeek R1的实力。

一位网友实测，模拟六边形中小球自由落体的物理测试，DeepSeek V3.1理解力明显提升。

由于总结内容太长，我们截取了前三回，你觉得这个总结的怎么样？

在128K上下文测试中，DeepSeek-V3.1输出速度相比以往获得较大提升，并且在工程上做了一些优化。

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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