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DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋

看不見的法師

看不見的法師

发布时间:2025-11-10 09:27:02

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来源于php中文网

原创

天下午,deepseek官方正式公布了deepseek-v3.1模型的底层技术架构。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋该模型采用混合推理机制,具备动态响应能力:面对简单问题如“1+1=?”时可自动切换至非思考模式,快速作答;处理复杂任务时则启动深度思考模式,进行多步逻辑推演。

因此它拥有两种运行状态:非思考模式类似于传统的对话型模型,类似此前的Deepseek V3;而思考模式则接近于Deepseek-R1的能力表现。

两种模式均支持128k上下文长度,仅在输出token限制上略有不同,使用时需留意这一细节。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋目前官方App与网页端已完成升级,用户可通过新增的“深度思考”开关,自由切换两种模式,实现灵活交互。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋在推理效率方面,V3.1相较前代全面提升,不仅响应更快,对复杂问题的理解与解答更为精准,同时避免了在简单问题上的过度计算或低级错误。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋此外,在智能体相关任务中的表现也显著增强。

值得一提的是,新版V3.1已兼容Anthropic API格式,这意味着可以在Claude Code环境中直接调用DeepSeek-V3.1模型。

下面为你详细演示配置流程。

如何在Claude Code中使用DeepSeek-V3.1

首先安装Claude Code命令行工具

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

接着在终端设置环境变量

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${DEEPSEEK_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

完成配置后,即可运行claude命令开始体验:

claude

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋我测试了两个实际案例,整体反馈显示V3.1响应迅速,生成质量极高,显示出深层次优化成果。

第一个任务是生成一个3D打地鼠小游戏,难度较低。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋第二个任务为制作一款动漫风格跑酷游戏,涉及场景设计、角色技能、动作姿态等更复杂的要素。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋其中场景部分出现渲染问题,经过调试仍未完全解决。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋### 智能体功能升级:工具调用能力大幅提升

V3.1在智能体任务执行方面实现了关键突破。

据官方介绍,其在编程类智能体应用场景中表现尤为突出,例如代码修复、终端复杂指令执行等方面均有明显进步。

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1、对ASP内核代码进行DLL封装,从而大大提高了用户的访问速度和安全性;2、采用后台生成HTML网页的格式,使程序访问速度得到进一步的提升;3、用户可发展下级会员并在下级购买商品时获得差额利润;4、全新模板选择功能;5、后台增加磁盘绑定功能;6、后台增加库存查询功能;7、后台增加财务统计功能;8、后台面值类型批量设定;9、后台财务曲线报表显示;10、完善订单功能;11、对所有传输的字符串进行安全

下载

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋这些能力可在腾讯推出的CodeBuddy平台中亲身体验。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋在搜索与推理任务中,即便是最棘手的多跳推理或多学科交叉难题,V3.1也能高效应对,实力毋庸置疑。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋最后谈谈大家最关心的价格策略,请参考下图:

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋在9月6日00:00之前,执行以下优惠价格:

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋此后将小幅上调,但整体仍保持在合理区间,定价介于传统对话模型与高成本思考模型之间,属于折中方案。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋另外,V3.1的Base版本和后训练版本均已开源,进一步降低了使用门槛,推动性能与普及的双重提升。

Base 模型下载地址:

Hugging Face:https://www.php.cn/link/b55ff6b67aa843c4100437816f6ce41a

魔搭:https://www.php.cn/link/a6e9d683f3ef40b3de78dac26d7c031d

后训练模型地址:

Hugging Face:https://www.php.cn/link/a18d897b505e98af6fb846125dd80314

魔搭:https://www.php.cn/link/1532b681733b6bce2ff7252d8890d550

结语

透露一个关键信息,评论区中的这句话值得重点关注。

DeepSeek-V3.1模型在下一盘很大的棋DeepSeek-V3.1 采用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。

这表明该模型是面向国产芯片生态专门优化的设计,与V3存在本质区别,尤其体现在分词器结构与chat template的重构上。

更多惊喜,敬请期待。

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