低开高走的典例：DeepSeek V3.1于8月19日晚更新：128K 上下文击败 Claude 4 Opus

继 3 月推出 V3-0324 版本后，DeepSeek 于 8 月 19 日正式上线线上模型 V3.1，不仅将上下文窗口翻倍至 128K（可处理 30 万字连续文本），还在编程测试中击败 Claude 4 Opus。此次更新，可以被视作 “对 GPT5 的有力回应” 。

网传 8 月下旬发布的 R2 版本并未如期而至，一向 “无重大突破不推新版本” 的 DeepSeek，此次 V3.1 究竟是 “诚意升级” 还是 “过渡之作”？

一、更新背景：低调迭代，澄清 R2 传闻

1.版本定位

此次 V3.1 是 3 月 V3-0324 后的常规迭代，并非网传的 “R2 版本”，官方暂未提及 R2 发布计划，延续了 DeepSeek“无关键突破不轻易推新阶段版本（如 R 系列）” 的低调风格。

2.行业排名

更新后，DeepSeek V3.1 已在 Hugging Face（HF）相关榜单中位列第四，非推理模型在 Aider Polyglot 测试中以 71.6% 的得分击败 Claude 4 Opus，成为当前表现最佳的 “非 TTC 编码模型”。

二、V3.1 五大核心突破：从长文本到性价比全面升级

1. 上下文窗口翻倍至 128K，长文本处理能力跃升

V3.1 将上下文窗口从 64K 扩展至 128K，可处理长达 30 万字的连续文本，彻底解决了前代 “长文档需分段处理” 的痛点。给大家举个例子，在面对数万行代码的项目的时候，模型能完整理解代码逻辑并生成精准优化建议，无需频繁中断上下文；还有分析企业年报、学术论文等长文本时，信息连贯性较旧版提升显著。

2. 编程与物理理解能力双突破

编程效率提升 40%：生成网页开发代码时，完成度与美观性大幅优化 —— 如生成的个人博客网站，不仅包含完整 HTML/CSS 框架，还能自动适配响应式布局，减少开发者二次修改成本。

物理规律模拟更精准：在模拟小球弹跳等物理现象时，可精准计算重力、摩擦系数等参数，生成符合真实物理规律的动态效果，较前代模型的 “粗略模拟” 有明显进步。

3. Aider Polyglot 测试击败 Claude 4 Opus

根据 HF 社区测试数据，V3.1 在 225 个测试案例中，第二阶段通过率（pass_rate_2）达 71.6%，击败 Claude 4 Opus，且测试总成本仅1.01美元，性价比优势显著。测试中未出现语法错误、缩进错误，95.6% 的输出格式规范，仅 1 例出现上下文窗口耗尽问题。

4. 性价比碾压竞品，Agent 性能接近 Claude 4 Opus

使用成本更低：对比其他主流模型，V3.1 的 token 使用率更低，平均单测试案例成本约 0.0045 美元，仅为 Claude 4 Opus 的 1/50。

Agent 能力跃升：在深度网络信息检索（DeepResearch）、智能体（Agent）搭建等场景中，性能已接近 Claude 4 Opus，可满足企业级自动化任务需求。

5. 交互体验更人性化

V3.1 摒弃了 “机械说教” 式回答，采用 “口语化 + 情境化” 表达：解释技术概念时先以生活案例引入（如用 “心有灵犀的双胞胎” 类比量子纠缠），再逐步展开专业分析；同时避免绝对化结论，以 “端水式” 回答增强可读性，降低非专业用户理解门槛。

三、不容忽视的三大短板

1.中英夹杂问题，增加阅读成本

长文本输出时频繁出现 “单词级语言切换”，例如技术分析中突然插入 “具体实现请参考 GitHub repository 中的 README.md”，代码注释里混杂英文表述（如 “Please refer to the official documentation for API details”），导致上下文连贯性断裂，尤其给非英文背景开发者带来困扰。

2.复杂场景 “幻觉” 依旧严重

生成虚假信息（“幻觉”）的问题未得到解决：处理年报总结时，关键财务数据提取错误率较高，甚至虚构未披露的业务数据；在魔方旋转、代码逻辑推导等需大量中间数据的任务中，幻觉率较 V3-0324 版本反而上升。

3.仍不支持图像识别

作为国内头部大模型，V3.1 至今未实现图像识别功能 —— 国内多数主流模型已支持图片解析，而 V3.1 仅能处理文本、文档（TXT、PDF、PPT 等），无法解析技术图纸、电路图等图形信息，多模态能力存在明显短板。

四、用户评论

上述为个人对DeepSeek V3.1的看法。个人认为有一点值得肯定的是，DeepSeek并不会耗费大量的时间精力在营销上， 此次更新，也仅仅只是在社群里发布通告，这也很符合“深度求索”的作风。反观，Open AI从过去的方方面面遥遥领先，到如今的GPT5被人吐糟继承了乔布斯的营销手段。Deepseek除了今年年头的R1高调出场以外，剩余更多的时间投入在性能提升上，个人也是非常期待R2的重磅登场。

接下来，是让我们看看网上对于此次V3.1更新的评价：

1.好评
 

2.差评

五、模型应用：V3.1+Agent

AI大模型的升级，也会推动Agent性能的提升，现在国内的智能体AiPy已经完成了DeepSeek V3.1的调试与商家，下载最新版本即可免费体验最新DeepSeek V3.1。

给大家列举几个Agent接入DeepSeek V3.1后的落地应用：

1.数据分析

输入 “分析 618 平板销售数据并生成带图表的报告”，可自动完成数据爬取、清洗、可视化，输出可交互 HTML 报告，耗时较传统方法缩短 80%。

2.自动化工具开发

生成 CTF 竞赛漏洞利用脚本时，能精准识别 SQL 注入点并生成攻击 Payload，成功率较旧版提升 35%。

3.智能招聘筛选

在 AIPy 中上传简历并输入 “筛选 Java 开发候选人”，V3.1 自动解析技能、经验并排序（支持多模态简历），满足快速筛选海量简历并匹配岗位需求。

4.法律合同分析

在 AIPy 中上传合同并输入 “分析违约责任”，V3.1 自动提取关键条款并生成风险报告，能够快速解析合同条款并识别风险点，将传统合同审查时间从 2 小时缩短至 15 分钟。

最后，DeepSeek V3.1 以 128K 上下文、低至 1/50 的成本、接近 Claude 4 Opus 的 Agent 能力，成为中小开发者和企业的高性价比选择，对于追求成本控制的用户，V3.1个人觉得值得一试。