2025 年 8 月 21 日，DeepSeek 宣布上线新一代大模型 DeepSeek-V3.1。该版本在模型架构、数值精度与国产算力适配上做了系统升级，并同步优化了 Agent 能力与 API 定价与生态策略。总体来看，V3.1 的推出意味着国内大模型正从“单点性能突破”迈向“技术与产业协同落地”的新阶段。
说明：以下内容为基于公开信息的整合与重述，已进行结构化改写与表述优化，避免复述性表述与潜在版权风险。
关键升级与技术要点
混合推理架构：V3.1 将“深度思考模式”与“快速响应模式”并入同一模型框架。
思考模式：强化复杂任务的多步推理能力。
非思考模式：精简计算路径，提升响应效率与成本可控性。
官方测试口径显示，“V3.1-Think”在输出 token 数减少约 20%–50% 的情况下，综合表现与 R1-0528 基本持平，且非思考模式具备更好的输出长度控制。
参数精度优化（UE8M0 FP8 Scale）：
采用面向新一代国产芯片的 FP8 方案，在保持精度的前提下进一步压缩显存与内存占用，据称内存占用下降约 30%。
通过量化感知训练等技术，兼顾推理能效与模型精度，为国产芯片的原生 FP8 训练/推理铺路。
Agent 能力强化（Post-Training）：
在代码修复（SWE）、终端复杂操作（Terminal-Bench）等任务上较此前代模型有明显提升。
在需要多步检索与推理的评测（如 browsecomp、HLE）中，官方表示相较 R1-0528 有大幅领先，被定位为“迈向 Agent 化的阶段性节点”。
生态与价格策略：
App 与网页端支持“一键切换深度思考/快速响应模式”。
API 定价（自 9 月 6 日起）：输入端按缓存命中与否区分（命中 0.5 元/百万 tokens、未命中 4 元/百万 tokens），输出端统一 12 元/百万 tokens；取消夜间优惠。总体策略是在输出侧小幅上调、输入缓存成本保持不变，以技术优化摊薄整体使用成本。
国产芯片适配与产业协同
与主流国产算力的协同进展：
昇腾 910B 已完成 V3 适配，通过自研推理加速引擎在安防、工控等场景实现本地化高性能推理。
海光 DCU 完成 V3/R1 适配，宣称通信延迟下降与训练效率提升并行。
龙芯 3 号 CPU 设备实测可运行 R1 7B 模型，支持边缘/本地部署的轻量化方案。
多家厂商差异化路线：
沐曦曦云 C500 在 V3 推理上的性能与单位 token 成本具备竞争力；
天数智芯专注蒸馏模型的稳定推理；
壁仞覆盖 1.5B–70B 全量级蒸馏模型；
摩尔线程率先原生支持 FP8（MUSA 架构），为 V3.1 提供底层计算支持；
芯原 VIP9000 NPU 打通“云端 FP8 训练—端侧部署”的迁移路径。
政策与市场双轮驱动：
超算互联网平台将 DeepSeek 模型纳入标准算力库；
运营商在 5G 基站侧优先采用已适配国产芯片的推理模块。
能源与工业私有化部署：
中石油、中海油、国家管网等单位完成私有化部署；
中海油“海能”平台在全国产化算力上接入 DeepSeek 系列，为全集团提供统一服务；
结合海光 DCU 的低延迟与模型的实时推理，实现电网故障预测从“分钟级”向“秒级”收敛。
竞争力重构的三个维度
硬件门槛下探：
MoE 使激活参数更可控，配合 FP8 精度标准，推理能效有望进一步提升；
在 671B 参数规模下，部分国产 GPU 在单位算力成本与延迟上呈现优势；
龙芯在特定应用的功耗/性价比显示出本地化与行业化的潜力。
生态共建驱动应用落地：
昇腾云服务承载大量 910B 规模化部署，订单持续增长；
海光在金融等高并发场景的市占与调用量攀升；
龙芯与软件与集成商的协作推进教育等行业案例落地（智能答疑、个性化学习推荐等）；
芯原与摩尔线程的配合，加速 FP8 技术从训练到推理的全链条打通，缩短开发周期。
差距缩短的可视化体现：
昇腾 910C 在推理性能与能效上逐步逼近国际高端产品；
国产 GPU 在单卡大模型推理能力上持续突破；
龙芯围绕关键场景优化，满足多样化行业需求，提升自主化率。
总结
从 V3.1 的混合推理架构到 FP8 适配，从 Agent 能力的跃升到生态价格策略的微调，DeepSeek 正在以“模型—芯片—场景”的闭环思路推动国产 AI 的规模化落地。若 UE8M0 FP8 等标准继续在产业链扩散，叠加多家芯片厂商的差异化路线与行业级私有化部署的成熟，中国 AI 产业在 2030 年前实现国际竞争力的实质跃升具备坚实的技术与生态基础。
