DeepSeek线上版本模型已升级至DeepSeek V3.1，上下文窗口从原有的64k扩展至128k，网页、App、小程序都可体验这一模型。
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。在问答场景，DeepSeek-V3.1与上代模型有了明显区别，其回答内容的信息量进一步增加，提供了更多细节。
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。
在MMLU多任务语言理解方面，DeepSeek V3.1毫不逊色于GPT-5。
看到V3.1模型的更新，网友们更期待R2的发布了！
开源地址：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
