DeepSeek R2难产：近期 DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步
要说 AI 模型的江湖，这一年简直就是 「大模型修罗场」。
前脚 R2 传出难产的风声，后脚 DeepSeek 就甩出了一张大招牌：DeepSeek-V3.1。
这波操作不仅没有掉队，反倒像是提前踩进了 Agent 时代的大门。
作为一只长年蹲在模型圈的猫头虎，看完更新细节后，忍不住和大家聊聊：
👉 这次升级到底意味着什么？
文章目录
- DeepSeek R2难产：近期 DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步
- 🌟 V3.1 三大核心升级
- 🛠️ Agent 能力：更强的工具人
- 💻 编程智能体
- 🔍 搜索智能体
- ⏳ 思考效率：同样的智商，更少的字
- 📂 模型开源 & 部署须知
- 💰 价格调整：9月6日见
- 🦉 猫头虎的思考
- 🎯 总结
🌟 V3.1 三大核心升级
1️⃣ 混合推理架构
一个模型同时支持 思考模式 与 非思考模式，随时切换，更灵活。
2️⃣ 思考效率提升
相比 R1-0528，V3.1-Think 输出 token 数减少 20%-50%，在更短时间内给出答案。
👉 省字、省钱、省时间。
3️⃣ Agent 能力进化
后训练优化后，V3.1 在 工具调用 和 任务执行 上有了显著提升，Agent 味越来越浓。
📌 官方 App & 网页端已同步升级；
📌 API 支持deepseek-chat（非思考模式） 和deepseek-reasoner（思考模式）；
📌 新增 Anthropic API 格式支持，可无缝接入 Claude Code 框架。
🛠️ Agent 能力：更强的工具人
💻 编程智能体
V3.1 在 代码修复（SWE） 与 终端任务（Terminal-Bench） 中明显优于前代，所需轮数更少。
👉 写代码、跑命令行的场景里，Agent 变得更实用。
🔍 搜索智能体
在 复杂搜索（browsecomp） 与 多学科难题（HLE） 测试中，V3.1 大幅领先 R1-0528。
👉 检索+多步推理能力显著增强，更像个“知识猎手”。
⏳ 思考效率：同样的智商，更少的字
测试显示：
- 表现基本持平 R1-0528（AIME 2025: 87.5/88.4，GPQA: 81/80.1，liveCodeBench: 73.3/74.8）；
- token 消耗下降 20%-50%；
- 非思考模式下，输出也更简洁，不啰嗦。
👉 简而言之：更聪明的省话精。
📂 模型开源 & 部署须知
DeepSeek 继续保持开放态度：
🔹 Base 模型（新增 840B tokens 训练）
- Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
- 魔搭: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
🔹 后训练模型
- Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
- 魔搭: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
⚠️ 注意事项：
- V3.1 使用 UE8M0 FP8 Scale 精度，与 V3 不完全兼容；
- 分词器 & chat template 变动较大，部署需看新版文档。
💰 价格调整：9月6日见
自 2025 年 9 月 6 日凌晨起：
- 按新版价格表计费；
- 取消夜间优惠。
👉 在此之前，仍按老价格执行。
同时，DeepSeek 也扩容了 API 服务，调用更顺畅。
🦉 猫头虎的思考
-
R2 难产，V3.1 扛旗
这波算是战略补位，稳住用户心智。 -
Agent 化是大趋势
编程、搜索、工具调用都变强，说明 DeepSeek 已经在铺设 下一代 AI 工作流。 -
价格与开源的平衡术
一边涨价，一边开源，本质是 降成本、扩生态 的两手抓。
🎯 总结
DeepSeek-V3.1 不是一鸣惊人的“天花板式”大模型，但它足够 实用且前瞻：
✨ 效率更高，省钱省时
✨ Agent 能力更强，场景更广
✨ 开源透明，生态友好
在 AI Agent 的赛道上，DeepSeek 已经稳稳迈出第一步。
🦉 猫头虎观点：
别纠结 R2 了，V3.1 已经在布一盘更大的棋。
