今天,deepseek v3.1 正式亮相。相较于之前的 v3 与 r1 版本,此次升级带来了三大核心突破:
? 混合推理架构:单模型同时支持“思考模式”与“非思考模式”,灵活应对不同任务需求;
⚡ 更高的推理效率:在多数场景下,DeepSeek-V3.1-Think 能以更短时间输出高质量结果;
? 更强的 Agent 能力:通过后训练优化,在工具调用、任务分解与智能体执行等关键环节实现显著提升。
如果说 R1 是“探索思维链”的起点,那么 V3.1 则标志着迈向“实用化智能体”的关键一步。官方公众号将其定义为“迈向 Agent 时代的第一步”。然而,文中仅对比了自家前代模型 R1 和 V3,未提及其他主流模型。这不禁让人发问:它在全球顶尖大模型中的真实位置究竟如何?
为此,我们决定跳出内部对比,将 DeepSeek V3.1 置于全球第一梯队进行横向评测分析。

所有数据均来源于各厂商官方发布的公开评测报告(非第三方媒体整合),主要参考如下:
我们坚持“古法制表”,手工整理出以下横向对比榜单:

从数据可见:
重点来了!!!
为何官方标题强调“迈向 Agent 时代的第一步”?
查看 Agent 相关榜单即可明白:在 Terminal-bench 上,V3.1 从 R1 的 5.7 飙升至 31.3,提升近 6 倍——即便在 Non-Thinking 模式下也已超过 Gemini。而在 SWE-bench 上,性能提升达 50%,直逼 Gemini 水准!
因此,我们必须大声指出:DeepSeek V3.1 在智能体能力上走出了一条新路径,堪称“摸着 Google Gemini 过河”!
Google Gemini:让你学,没让你超啊!!!(一边嘀咕一边退场)
还有一个重磅消息:除了模型本身的跃迁,DeepSeek 官宣 V3.1 正在适配下一代国产 GPU 芯片。

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据业内传闻:
这意味着未来国产大模型有望逐步摆脱对海外算力的依赖,走向真正的自主可控。这不仅是技术路线的重要转向,更是产业布局上的深远落子。国产之光,实至名归!
如果把 2023–2024 年中国大模型的主题定义为“追赶”,那么 2025 年的 DeepSeek V3.1 提供了一个更具雄心的答案:
一句话总结:DeepSeek V3.1 不是终点,而是国产大模型挺进世界第一梯队的真正开端。
以上就是DeepSeekV3.1静态榜单对比,谷歌Gemini:让你模仿,没让你超越啊!的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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