文 丨 《BUG》欄目 周文猛

　　DeepSeek又更新了，可惜仍不是萬眾期待的R2模型。

　　此次DeepSeek線上模型版本已升級至V3.1。《BUG》欄目實測發(fā)現(xiàn)，升級后的DeepSeek在上下文長度和交互友好度上有明顯改進，編程能力受到推崇。在使用經濟性上，也有開發(fā)人員指出，“DeepSeek或將V3與R1模型進行了合并，這有利于降低模型部署成本。”

　　DeepSeek方面在回應《BUG》欄目時，直言“都以官方公布為準”。

　　巧合的是，今天是R1官方發(fā)布后的整7個月。在這期間，OpenAI、Google、阿里巴巴、月之暗面、智譜等紛紛發(fā)布了新模型，他們都以R1作為參照物。

　　而R2作為R1的后續(xù)產品，一直都是行業(yè)關注的焦點。大廠需要新的參照物，萬眾也在期待梁文鋒。

　　實測：上下文更長，性價比更高

　　在DeepSeek網頁端及最新版本App上，目前能夠支持的上下文長度已經擴展至最新的128K長度。

　　有開發(fā)者在深度體驗后發(fā)現(xiàn)，此次更新后，增加上下文相關內容，“穩(wěn)定性更強了，推理能力也有了進步”。

　　《BUG》欄目對比發(fā)現(xiàn)，相較于此前發(fā)布的DeepSeek V3（參數(shù)量671B），此次更新V3.1（參數(shù)量685B），在模型尺寸上并未有過于明顯的變化。不過，在交互體驗感上，V3.1有了更明顯的提升。

　　除支持更大的長文本輸入外，在回答問題時，涉及信息收集的環(huán)節(jié)，DeepSeek會更多地使用表格進行信息匯總呈現(xiàn)，交互更友好，且回答內容更加符合人類表達習慣，語氣更加自然。

　　此外，在編程能力上，據網友曝出內容，DeepSeek V3.1在Aider Polyglot多語言編程測試中，以71.6%分舉擊敗了Claude 4 Opus，較DeepSeek R1也有進一步的提升。

　　《BUG》欄目實測發(fā)現(xiàn)，當以指令要求V3.1設計一個宮崎駿風格的五子棋游戲界面，并設有“人人對戰(zhàn)”和“人機對戰(zhàn)”兩個模擬按鈕，最終用2D插畫風格html呈現(xiàn)時，V3.1不僅能夠給出完整的設計過程和代碼結果，同時還支持在線運行演示，給出的結果也已具備交互模式，且編碼結果也基本接近可實用程度。

　　模型能力外，《BUG》欄目注意到，在最新的Deekubet 6539pSeek App和官網上，更新后的DeepSeek，輸入框中的“深度思考（R1）”按鈕，直接變成了“深度思考”。

　　這意味著——在開啟深度思考模式后，DeepSeek調用的推理模型或已不再只局限于R1模型，也有可能是其他的新模型，或者是V3/R1合并后的新模型。

　　有開發(fā)者也注意到了這一變化，并且在研究測試后指出，“此次更新將V3和R1進行了合并部署，使得部署DeepSeek的簡易程度和算力效率得到了極大提升。”

　　該開發(fā)人員對《BUG》欄目解釋道：“之前V3、R1是分開部署的，各需要60張卡，現(xiàn)在是R1、V3合一，只需部署一個。原來要用120張卡現(xiàn)在60張卡就行，部署的成本大幅度下降了。”他進一步解釋道，“如果用120張卡部署V3.1，由于緩存增大，性能預估可提升3-4倍。”

　　在該開發(fā)人員看來，“此次更新，V 3.1更多的是一個技術前沿模型，主要針對降本。”

　　目前，在Huggingface（知名AI開源社區(qū)）上，最新更新的DeepSeek-V3.1-Base版本已經開放源代碼。不過，此次官方并未給出具體信息，只簡單提及該模型尺寸為685B，支持BF16、F8_E4M3、F32數(shù)據類型。

　　國內廠商期待新“參照物”

　　遺憾的是，此次V3.1更新，雖然在用戶體驗和經濟性上帶來了一些驚喜，但業(yè)界備受關注的新一代R2模型并未出現(xiàn)。

　　今年1月，伴隨DeepSeek R1發(fā)布并迅速引發(fā)各界關注，業(yè)界對DeepSeek的推崇與好感度迅速提升。在DeepSeek R1發(fā)布當月，DeepSeek網頁及App用戶增長達1.25億（含網站和應用累加），其中80%以上用戶來自1月最后一周。至今年1月28日，DeepSeek日活躍用戶數(shù)（DAU）首次超越豆包，成為全球增速最快的AI應用之一。

　　很快，其主動開放源代碼的做法，也讓業(yè)界開始借鑒或直接將DeepSeek滿血版集成到自己應用上，騰訊元寶、百度、360等新產品應運而生。

　　緊接著，各大廠商上演了“車輪戰(zhàn)”，眾人將R1作為是否成功的參照物。

　　國內方面，阿里巴巴旗下Qwen基本保持了每月一大發(fā)布，兩周一小發(fā)布的頻率，高頻發(fā)布全尺寸、多模kubet 6539態(tài)模型。阿里上個月發(fā)布的千問3旗艦模型Qwen3-235B-A22B，聲稱在核心能力測評中，比肩Gemini-2.5 pro、o4-mini等頂尖閉源模型，并超越了DeepSeek R1。

　　此外，月之暗面7月發(fā)布的Kimi K2 模型，以及智譜最新發(fā)布的新一代旗艦模型GLM-4.5，也先后宣布超越DeepSeek R1，且在使用經濟性上帶來新的突破，API調用價格低至輸入0.8元/百萬tokens。

　　梁文鋒，正在忙什么？

　　在與《BUG》欄目溝通中，DeepSeek方面并未透露更多后續(xù)發(fā)布的消息，對于R2何時發(fā)布等問題也僅回復稱：“詳細內容以官方公布為準”。

　　不過，接近DeepSeek人士曾透露，“DeepSeek-R2在8月內并無發(fā)布計劃。”這或許意味著，V3.1模型更新后，8月或將不會有更大版本的DeepSeek新模型發(fā)布。

　　此前，聯(lián)想創(chuàng)投集團高級合伙人宋春雨曾與梁文鋒有過深度交流，兩人關系熟絡。

　　近期，宋春雨在與《BUG》欄目溝通中感慨道：“他（梁文鋒）對商業(yè)化不感興趣，對留住用戶可能也不太感興趣”。在他看來，“梁文鋒是堅信AGI的人，是技術極客背景出身，他給自己的使命是要摸AGI的上限在哪里？甚至人類能達到硅基智能的上限究竟是什么？他專注的是打磨基礎模型，確保每一代模型都保持領先。”

　　但越是這樣，市場對于DeepSeek的期待值也愈發(fā)強烈。

　　在業(yè)內人士看來，“時至今日，各大AI模型的能力上限都已經很強了，需要做的是下限不要太低，能夠穩(wěn)定輸出就是好模型。”

　　回想OpenAI旗下的GPT-5，同樣經歷了延遲發(fā)布，可惜最終發(fā)布的產品飽受詬病。主要原因就是數(shù)據、算力等方面的局限，AI大模型的能力上限或許已經不會有太多提升。

　　下一步，如何在經濟性、可用性等方面作出更多的創(chuàng)新，或許將成為檢驗大模型能力強弱的關鍵。

　　“此次V3、R1做了合并部署，或許是為DeepSeek多模態(tài)模型的發(fā)布作出準備，因為多模態(tài)分開部署推理和非推理負擔會很重。”在業(yè)內人士看來，V3.1發(fā)布后，“DeepSeek多模態(tài)模型發(fā)布的時間已經不遠了。”

　　熱鬧非凡的國內AI大模型市場，已許久不見DeepSeek和梁文鋒的“爆炸性”新聞，但市場對于它們的期待仍在不斷積蓄。

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責任編輯：楊賜