核心观点 - DeepSeek V3.1相比V3版本在多个维度实现性能提升，包括上下文长度扩展至128K、编程能力增强、写作风格更人性化、数学问题解答更清晰、翻译准确性提高，但在部分细节处理（如冷门知识回答）仍存在瑕疵 [1][3][9][13][22][25][30][37] - 模型在非推理任务中达到SOTA水平，例如在aider测试中得分71.6%，优于Claude Opus 4且成本低68倍，同时在SVGBench基准测试中表现优于其他变体 [43][44] - 用户可通过多种渠道访问模型，包括Hugging Face平台、网页端、APP及小程序，且API调用成本具竞争力（输入0.004元/千Token，输出0.016元/千Token） [8][10] 技术规格更新 - 上下文长度从65K扩展至128K，最大输入98,304 Token，支持多种张量格式 [1][10] - 思维链长度提升至32,768 Token，最大回复长度16,384 Token，较V3版本（8,192 Token）翻倍 [10] - 模型参数量为685B（满血版），较V3的671B略有增加 [10] 性能测试结果 编程能力 - V3.1代码生成更全面，增加异常处理（如检查GIF格式）、依赖库安装说明及命令行使用指南，而V3仅提供基础压缩代码 [13][14] - 实测中V3代码压缩18.3MB文件后仍超10MB需二次压缩，V3.1直接满足要求但输出GIF速度略慢 [15][18] 写作与翻译 - 写作风格从V3的理性平铺直叙变为V3.1的诗意表达，更贴近人类情感化输出 [22] - 翻译长难句能力提升（V3.1减少括号补充说明），但存在简单词漏译（如"several"） [30] 数学与冷门知识 - 双曲线离心率问题（答案为2√2）两者均正确，但V3.1展示完整推导过程（含公式$e=\sqrt{1+\frac{b^2}{a^2}}$） [25][26] - 冷门知识问答中两者均错误判断构树果实为核果（实际应为瘦果），且V3.1出现中英文混用（"conclusion"）及回答偏题 [31][37][38] 市场反馈与基准表现 - Hugging Face热度升至第二，Reddit测试显示aider得分71.6%为非推理模型SOTA，成本仅为Claude Opus 4的1/68 [41][42][43] - SVGBench基准中V3.1得分53.1%优于思考版本（47.8%）及R1-0528（40.4%），但低于领先模型（如horizon-beta 67.4%） [44] - 用户报告新增特殊Token及自动搜索功能，物理理解能力（如动态GIF生成）有所提升 [45][47]