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簡介文 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,升級后的DeepSeek在上下文長度和交...

  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,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,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,相較于此前發(fā)布的DeepSeek V3(參數量671B),此次更新V3.1(參數量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,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,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Deekèo bóng dápSeek 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,現在是R1、V3合一,只需部署一個。原來要用120張卡現在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。

  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(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kèo bóng dá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

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