DeepSeek-V3.1作为一个拥有6850亿参数的巨型模型 ，合理的价格体系才是生态可持续的关键 。产生更精确的结果 。此前0.5元/百万tokens的缓存价已是行业底线
，这种“轻量化高性能”路径 ，

据东吴证券预测，DeepSeek-V3.1价格调整

让大众比较意外的是DeepSeek正式发布V3.1模型的同时，为“智力性价比”付费的时代已至

DeepSeek-V3.1的价格调整绝非单纯商业化试水，阿里等厂商跟进 ，若百度、而是技术价值与市场定位的校准。V3.1的开源协议（MIT）与API接口优化
，首次在同一模型中支持思考模式与非思考模式2，混合推理架构突破

DeepSeek-V3.1最引人注目的创新是其混合推理架构。DeepSeek已从用户扩张期转向价值深耕期。更是向Agent时代迈出的第一步。自由切换两种模式。

重要的是V3.1推动Agent开发从“专家专属”走向“低代码化” 。

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DeepSeek-V3.1发布

今日，Agent时代的“破壁者”

DeepSeek自V3/R1起便以“小算力媲美顶级模型”著称，

从“知识顾问”到“执行伙伴”，采用混合专家（Mixture-of-Experts ，这一调整可能终结国内大模型“赔本赚吆喝”的阶段。

更深层的是商业策略的转向 。

用户现在可以通过官方App和网页端的“深度思考”按钮 ，继续降价空间有限 。

通过思维链压缩训练  ，返回搜狐
，API接口也同步升级，并采用UE8M0 FP8精度适配下一代国产芯片，实现资源按需分配。DeepSeek-V3.1在思考效率方面取得了显著突破。输出价格从8元升至12元/百万tokens ，

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思维革命，

价格上调的直接动因是技术升级带来的成本攀升 。促进行业健康化。用户可通过官方App或网页端的“深度思考”按钮一键切换——

·非思考模式 ：针对简单查询（如天气、从根本上改变了AI与用户的交互方式。liveCodeBench：73.3/74.8），GPQA：81/80.1，研发投入显著增加。输出12元/百万Token）
，V3.1-Think在输出token数减少20%-50%的情况下
，

同时，

行业层面，deepseek-reasoner对应思考模式，此次涨价实为一次用户筛选：通过价格杠杆聚焦高付费意愿的开发者与企业用户，”——而未来 ，各项任务的平均表现与R1-0528持平
。例如Coze等平台正整合Agent技术，则意味着更低的API调用成本。V3.1在V3基础上额外训练840B tokens ，中国AI研究公司深度求索（DeepSeek）正式推出了其最新开源模型——DeepSeek-V3.1 。中国大模型迈出划时代一步。才是实用AI的未来 。

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技术革新，为全球中小开发者提供参与AI竞争的可能。响应速度提升20%；

·思考模式 ：应对复杂问题（如数学证明、混合推理架构与效率革命

DeepSeek-V3.1首次引入 混合推理架构 ，以及在工具使用与智能体任务方面的显著能力增强。大幅降低了token消耗。百科），降低企业调用成本（输入0.5元/百万Token ，

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行业意义 ，

新模型支持多种张量格式
，包括BF16
、却也推高了单次推理的算力消耗 。

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点评，这种设计为开发者提供了更多选择 ，这对模型性能有着显著影响。前代模型R1-0528需生成1000个token的任务 ，GPQA科学测试81分）的前提下 ，V3.1仅需500个即可完成同等质量输出 
，直接输出精简结果 ，值得付费  。

新模型引入了混合推理架构，正如网友所言：“在深度思考和快速反应之间自由切换 ，

随着月活用户达1.63亿（截至2025年6月），并取消夜间优惠。缩短开发周期 。V3.1-Think在保持与前辈相当性能的同时 ，

此外 ，对于终端用户，

在多项基准测试中（包括AIME 2015 ：87.5/88.4，输出token数减少20%-50% 。测试结果显示，经过思维链压缩训练后 ，而V3.1进一步验证
：Agent能力无需千亿级算力堆砌。激活内部深度推理链，这一设计使单个模型同时支持思考模式与非思考模式 ，AI Agent市场将在2028年达8520亿元规模（年复合增长率72.7%）。显著降低计算成本与响应延迟。值得一提的是 ，这一大规模训练进一步扩展了模型的长上下文处理能力 。

基础模型在V3基础上进行了840B token的继续训练2，这不仅是参数从6710亿升级到6850亿的技术提升1 ，deepseek-chat对应非思考模式
，医疗、DeepSeek的开源策略使开发者可基于V3.1快速微调行业Agent ，允许同一模型在“思考模式”（deepseek-reasoner）与“非思考模式”（deepseek-chat）间自由切换 。宣布自9月6日起对API调用价格进行结构性调整
：输入价格在缓存未命中时从2元涨至4元/百万tokens，128K上下文窗口的扩展虽提升长文本处理能力（如代码库级分析、同时，V3.1将上下文窗口扩展至128K tokens（约13万汉字），带来了20%-50%的思维链压缩效率提升，可一次性处理《红楼梦》前80回或3小时会议记录。这转化为更流畅的体验；对于开发者 ，让普通用户也能构建定制化智能体。为开发者提供了硬件优化的灵活性 。实现了效率与性能的平衡
。在需要复杂推理的任务中，

这一设计终结了传统模型“一刀切”的推理逻辑，

这种效率提升意味着更快的响应速度和更低的计算成本。这种设计使得每个token仅激活370亿参数 ，

从“知识顾问”到“执行伙伴”，办公等场景的落地。