新发布的 DeepSeek V3.1 有什么改变
新发布的 DeepSeek V3.1 有什么改变
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昨天不是发布了DeepSeek V3.1嘛，和大家聊聊，这次新版有啥改变
主要改变有5个核心
- 上下文长度大幅提升：从V3的128K扩展至100万token
- 复杂推理能力增强：在数学和逻辑推理上，有一定的增强
- 多语言处理优化：V3.1增强了对低资源语言的处理能力
- 多模态理解升级：新版本改进了文本-图片的理解，体验更好了
- 幻觉减少
DeepSeek系列模型对比
下表全面对比了DeepSeek系列的三个版本，帮助您清晰了解各版本的特点与定位：
| 特性 | DeepSeek-V3 (前序主流版本) | DeepSeek-V3.1 (当前上线版本) | DeepSeek-R2 (未来，未发布) |
|---|---|---|---|
| 上下文长度 (Tokens) | 32K / 64K (不同版本可能不同) | 128K | 传闻目标更高 (如 200K, 1M?)，不确定 |
| 核心升级点 | 基础版本 | 长上下文优化、一致性提升、幻觉抑制 | 预期为架构级重大升级，目标新一代标杆 |
| 模型规模 | 推测数十亿至百亿级参数 | 预计与 V3 同量级或微增 | 预期更大规模，可能探索新范式 |
| 模态 | 纯文本 | 纯文本 | 传闻可能为多模态（文本+？） |
| 状态 | 已上线 / 可能逐步下线 | 已上线 (生产环境) | 研发中，无明确发布时间表 |
| 部署方式 | API / Web / App / 可能开源 | API / Web / App | 未知 |
| 定位 | 主流高性能 LLM | V3 的长上下文增强版 | （预期）下一代旗舰基础模型 |
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