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大模型列表DeepSeek-V3.1
DE

DeepSeek-V3.1

聊天大模型

DeepSeek-V3.1

发布时间: 2025-08-20更新于: 2025-08-23 01:15:362,368
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
6710.0亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-V3.1 是由 DeepSeek-AI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-08-20,定位为 聊天大模型,参数规模约为 6710.0B,上下文长度为 128K,模型文件大小约 1340GB,采用 MIT License 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V3.1

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
8192 tokens
模型类型
聊天大模型
发布时间
2025-08-20
模型文件大小
1340GB
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
6710.0 亿 / 370 亿
知识截止
暂无数据
DeepSeek-V3.1

开源和体验地址

代码开源状态
MIT License
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
在线体验
https://chat.deepseek.com/
DeepSeek-V3.1

官方介绍与博客

官方论文
DeepSeek-V3.1 Release
DataLearnerAI博客
DeepSeek V4没有等到,但是DeepSeekAI把DeepSeek V3升级到DeepSeek V3.1了,小幅更新,但核心架构和参数不变
DeepSeek-V3.1

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本$0.56$1.68
DeepSeek-V3.1

评测结果

DeepSeek-V3.1 当前已收录的代表性评测结果包括 MMLU(1 / 65,得分 93.40)、SimpleQA(4 / 45,得分 93.40)、AIME 2024(7 / 62,得分 93.10)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规思考
思考模式细分 (1)
全部默认 (思考模式)
工具使用
全部使用工具不使用工具

综合评估

共 4 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU
思考模式
93.40
1 / 65
MMLU Pro
思考模式
85
19 / 118
GPQA Diamond
思考模式
80.10
67 / 168
HLE
思考模式
15.90
97 / 134

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
思考模式
93.40
4 / 45

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
思考模式
74.80
34 / 112

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME 2024
思考模式
93.10
7 / 62
AIME2025
思考模式
88.40
42 / 106

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Aider-Polyglot
思考模式
76.30
5 / 26
查看评测深度分析与其他模型对比
DeepSeek-V3.1

发布机构

DeepSeek-AI
DeepSeek-AI
查看发布机构详情
DeepSeek-V3.1

模型解读

DeepSeek V3.1 是 DeepSeek V3 的升级版本,于2025年8月19日发布,知识日期截止到2024年8月,比DeepSeek V3-0324版本多一个月(DeepSeek V3-0324的知识为2024年7月)。


2025年8月19日,官方群里发布更新,官网的DeepSeek更新到DeepSeek V3.1版本,但没有公布更多详情。根据官网的消息,DeepSeekV3.1在复杂数学计算、逻辑推理和代码生成方面进行了优化,提高了准确性和推理深度,尤其是在多步推理任务上表现更好。此外,虽然都是128K输入,但V3.1 在长文本理解和信息提取方面更加精准,减少了冗余回答。


关于DeepSeek-V3.1详细介绍参考: https://www.datalearner.com/blog/1051755634545683 

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