DeepSeek-V3.1与DeepSeek-V3对比：性能提升与功能增强

DeepSeek-V3.1是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型，相比上一代DeepSeek-V3带来了多方面的性能提升与功能增强。本文将从混合思维模式、工具调用能力、思考效率等核心维度，为您全面解析两个版本的差异与升级亮点。## 🌟 核心升级亮点概览DeepSeek-V3.1在继承V3架构基础上，通过**两阶段长上下文扩展技术**实现了显著提升：- 32K扩展阶段训练数据量提升10

羿亚舜Melody

360人浏览 · 2026-03-20 00:44:59

羿亚舜Melody · 2026-03-20 00:44:59 发布

DeepSeek-V3.1与DeepSeek-V3对比：性能提升与功能增强

【免费下载链接】DeepSeek-V3.1-Base DeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base

DeepSeek-V3.1是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型，相比上一代DeepSeek-V3带来了多方面的性能提升与功能增强。本文将从混合思维模式、工具调用能力、思考效率等核心维度，为您全面解析两个版本的差异与升级亮点。

🌟 核心升级亮点概览

DeepSeek-V3.1在继承V3架构基础上，通过两阶段长上下文扩展技术实现了显著提升：

32K扩展阶段训练数据量提升10倍至630B tokens
128K扩展阶段训练数据量提升3.3倍至209B tokens
采用UE8M0 FP8数据格式优化模型权重与激活值存储（技术细节）

🔍 关键性能指标对比

基础能力提升

评估基准	DeepSeek V3.1-NonThinking	DeepSeek V3 0324	提升幅度
MMLU-Redux (EM)	91.8	90.5	+1.3%
MMLU-Pro (EM)	83.7	81.2	+2.5%
GPQA-Diamond (Pass@1)	74.9	68.4	+6.5%

代码能力飞跃

在代码任务中，V3.1展现出突破性进步：

LiveCodeBench (2408-2505)：从43.0→56.4（+13.4%）
Aider-Polyglot准确率：从55.1→68.4（+13.3%）
SWE Verified (Agent模式)：从45.4→66.0（+20.6%）

💡 功能增强详解

1. 混合思维模式：一键切换双模式

通过修改assets/chat_template.jinja配置，可实现：

非思考模式：快速响应日常对话，新增</think>控制 token
思考模式：复杂推理场景自动启用多步思考，性能接近DeepSeek-R1-0528但响应速度更快

2. 智能工具调用系统

V3.1优化了工具使用流程，支持：

标准化工具调用格式：<｜tool▁calls▁begin｜>...<｜tool▁calls▁end｜>
多工具链式调用能力（示例）
搜索增强型思考模式（模板）

3. 长上下文处理优化

通过扩展训练，V3.1在128K上下文窗口下实现：

长文档理解能力提升
多轮对话连贯性增强
复杂任务规划效率提高

🚀 快速上手指南

环境准备

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
cd DeepSeek-V3.1-Base

基础使用示例

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("./")
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
    {"role": "user", "content": "1+1=?"}
]
# 非思考模式
print(tokenizer.apply_chat_template(messages, thinking=False))
# 思考模式
print(tokenizer.apply_chat_template(messages, thinking=True))