DeepSeek V3.1 — 最新開源 AI 模型的全面解析

DeepSeek V3.1 由中國 AI 公司 DeepSeek（深度求索）於 2025 年 8 月 19 日發佈，屬於在 DeepSeek V3 基礎上的增量升級版本。主要改進包含擴展的上下文視窗與更強的推理能力整合。

技術規格與架構

核心參數

DeepSeek V3.1 延續 V3 的核心設計：

• 參數規模：總計 671 億（Mixture-of-Experts）
• 活躍參數：每個 token 啟用 37 億
• 模型架構：基於 Multi-head Latent Attention（MLA）與 DeepSeekMoE
• 訓練資料：14.8 兆高品質 token

重要升級特性

擴展的上下文視窗

V3.1 最顯著的改進是 上下文長度擴展至 128K tokens：

• 約等於 10 萬個中文字符或 96,000 個英文單詞
• 可處理整本書、長篇學術論文或大型程式碼庫
• 支援更長的連續對話與複雜任務分解

推理能力整合

不同於先前版本，V3.1 將深度推理能力直接整合至主模型：

• 無需手動切換至專用推理模式
• 模型自動判斷是否啟動「思考」流程
• 提供更一致、無縫的使用體驗

性能表現與基準測試

基準測試成績

根據多方資料，DeepSeek V3.1 在多項基準中表現出色：

實際性能

社群測試顯示 V3.1 在多項任務有優異表現：

• 數學推理：在複雜數學問題上表現優秀
• 前端開發：生成更美觀且可執行的網頁程式碼
• 中文寫作：文件品質與風格顯著改善
• 函式呼叫：修復 V3 版本中相關問題

API 存取與定價

定價結構

DeepSeek V3.1 透過 API 提供服務，採用基於 token 的計費模式：

使用方式

使用者可透過多種方式使用 DeepSeek V3.1：

• 官網與應用：直接於 DeepSeek 官網體驗，預設升級至 V3.1
• API 呼叫：相容既有 API，無需修改程式碼
• 開源模型：基礎版已於 HuggingFace 釋出

與其他版本比較

V3.1 vs V3

V3.1 vs R1

V3.1 定位於通用模型 V3 與推理專業模型 R1 之間：

• R1：專注於複雜推理，回應較慢但推理最強
• V3.1：平衡通用性與推理能力，更適合日常應用
• 用例選擇：多數場景選 V3.1，需深度推理之專業任務選 R1

開源生態與社群影響

開源策略

DeepSeek 堅持真正的開源：

• MIT 授權：允許商業用途與修改
• 完全開放：模型權重與技術報告全數公開
• 社群支援：於 HuggingFace 等平台提供完整支援

產業競爭地位

V3.1 的發布進一步鞏固 DeepSeek 在開源 AI 領域的地位：

• 成本效率：訓練成本僅 558 萬美元，遠低於同規模模型
• 效能競爭力：多項基準測試接近或超越閉源模型
• 技術創新：MoE 架構與訓練效率領先業界

應用場景與建議

適用場景

DeepSeek V3.1 特別適合：

• 長文件分析：學術論文、法律文件、技術手冊
• 程式開發：尤其是前端與大型程式碼庫維護
• 教育輔導：STEM 領域個人化教學
• 商業智慧：複雜資料分析與報告生成
• 內容創作：多語內容生成與翻譯

使用建議

針對不同使用者的建議：

• 開發者：除非需要極其複雜推理，優先選擇 V3.1
• 企業用戶：V3.1 在成本與效能間提供最佳平衡
• 研究人員：視需求於 V3.1 與 R1 之間選擇
• 個人用戶：免費網頁版功能強大

模型取得與部署

線上體驗

想立即體驗 DeepSeek V3.1 的強大能力？您可以線上使用：

本地部署

若需在自有環境部署 DeepSeek V3.1，可下載開源模型：

開源平台

DeepSeek V3.1 已在多個平台發布：

• HuggingFace: DeepSeek-V3.1-Base
• ModelScope: 便利中國用戶快速下載
• GitHub: 完整開源程式碼與文件

未來展望

DeepSeek V3.1 的發佈標誌著開源 AI 模型在效能與可用性上的重要進展。隨著能力持續提升與成本不斷降低，開源 AI 正在縮小與閉源模型的差距，為更多使用者與應用場景提供優質服務。

此一趨勢顯示開源 AI 生態系統日益成熟且競爭激烈，為整體 AI 產業的發展與普及作出重要貢獻。

「DeepSeek V3.1 代表開源 AI 模型發展的新里程碑，在保持開放性的同時，提供接近商用等級的效能。」

立即開始使用

無論線上體驗或本地部署，DeepSeek V3.1 都能滿足需求。選擇最適合的方式，開始探索這一革命性 AI 模型的無限可能。