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　　不是传说中的DeepSeek-R2，当GPT-5没能惊艳世人时，深度求索还有时间。

　　根据官方说明，DeepSeek-V3.1最大的技术亮点在于“混合推理架构”，一个模型同时支持思考模式与非思考模式，并在Agent（智能体）能力方面实现重大突破，多项指标相比R1-0528有大幅提升。与此同时，API的上下文窗口亦扩展至128K。

　　此次升级被视为DeepSeek在AGI（通用人工智能）竞争中的关键一步，也标志着国产大模型间的竞争进入“智能体驱动”阶段。

　　与传统需要维护多个专家模型的做法不同，DeepSeek-V3.1在单一架构内可同时支持思考模式与非思考模式，用户可通过“深度思考”按钮实现无缝切换，在复杂任务中启用链式推理，在简单任务中快速响应。

　　据官方数据，DeepSeek-V3.1-Think在多项专业评测中表现突出，在AIME 2025（美国数学邀请赛）、GPQA（研究生级别的谷歌问答基准测试）、LiveCodeBench（面向代码的大规模语言模型的综合无污染评价）等基准测试中与前代模型R1-0528性能持平，但输出token数减少20%～50%，显著降低了推理成本。在非思考模式下，模型也能以更短的输出长度保持同等性能。

　　值得注意的是，DeepSeek宣布自9月6日起调整API定价并取消夜间优惠。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；输出价格为12元/百万tokens（此前V3为2元/百万tokens和8元/百万tokens，而且0点30分到早上8点30分的夜间段，还能再打对折）。

　　更值得关注的是，根据官方说明，V3.1使用的UE8M0 FP8精度是针对下一代国产芯片设计的，这可能意味着DeepSeek 在硬件适配方面投入了更多资源，这些成本最终体现在API 价格上。

　　DeepSeek-V3.1的发布，反映了国产大模型竞争焦点正从“长上下文”转向“智能体能力”。

　　今年7月，月之暗面发布的Kimi K2是一个拥有万亿参数规模的混合专家（MoE）模型，激活参数32B，并在SWE Bench Verified（代码智能体评估基准）、Tau2（评估 AI Agent 在现实场景中的性能和可靠性）、AceBench（评估大型语言模型在工具使用中的学习能力）等基准性能测试中，均取得开源模型中的SOTA（目前最高水平）成绩。在其官方演示案例中，作为一个基础大模型，Kimi K2迈出了智能体化的第一步，可以帮助用户直接制定旅行计划并预订机票和酒店。

　　智谱AI在7月28日发布的GLM-4.5系列，也定位为“Agent原生基础模型”，并在8月20日发布了全球首个手机Agent（智能体）AutoGLM2.0，可以帮助用户Agent代理操作，具备推理、代码与多模态的全能能力，同样可以一键订票订咖啡。

　　DeepSeek-V3.1也表示，自己在Agent能力方面实现了显著突破。在编程智能体测评中，DeepSeek-V3.1在SWE代码修复和Terminal-Bench终端任务测试中表现优异；搜索智能体测评中，在需要多步推理的复杂搜索测试（browsecomp）与多学科专家级难题测试（HLE）上，DeepSeek-V3.1性能已大幅领先R1-0528。

　　业内分析认为，随着智能体应用场景的深化，国产大模型或将从“基础能力追赶”进入“垂直领域深耕”阶段，厂商将在推理效率、工具调用生态和成本控制之间找到平衡点。