TL;DR:
DeepSeek-V3.1-Base是一款近期上线的开源大型语言模型,在编程和数学推理领域展现出卓越性能,甚至在某些基准测试中超越了知名闭源模型。它支持长上下文处理,并优化了推理效率,但在创意写作方面仍存在“AI味重”的明显不足。作为一款开源模型,其高性价比和在特定技术领域的强大能力使其成为开发者和研究人员的有力工具。
功能解析:核心能力深度剖析
DeepSeek-V3.1-Base是DeepSeek AI最新发布并开源的基础模型,尽管版本号看似“小修小补”,但其内部改进和实际表现却令人惊喜。该模型拥有6850亿参数,支持BF16、F8_E4M3、F32三种张量类型,并以Safetensors格式发布,这表明其在推理效率上进行了大量优化。
核心功能方面,DeepSeek-V3.1-Base的线上模型版本将上下文窗口拓展至128k,显著提升了其处理长文本的能力。此外,值得注意的是,DeepSeek在官方APP和网页端移除了深度思考模式中的“R1”标识,并新增了原生“search token”支持,这预示着其搜索功能的进一步优化和整合。
关于其技术路线,目前有推测认为DeepSeek V3.1可能融合了推理模型与非推理模型的特点,形成一种混合模型。然而,这种技术路线的有效性尚待市场验证,也有观点(如阿里Qwen团队)选择将Instruct模型和Thinking模型分开训练以追求更高质量。DeepSeek-V3.1-Base的模型卡在发稿前尚未完全更新,完整的技术细节仍需等待官方披露。
性能测试:多维度实测数据
我们对DeepSeek-V3.1-Base进行了多项实际测试,以评估其在不同领域的表现。
长文本处理能力
通过输入《三体》约10万字的文章,并在其中插入一句无关内容进行检索。
DeepSeek V3.1 提示文档超出限制,只读取了前92%的内容,但成功找到了隐藏信息“我觉得烟锁池塘柳的下联应该是『深圳铁板烧』”,并在此基础上“贴心地提供了文学角度的经典下联推荐:‘焰镕海坝枫’”。1
这表明其在长文本理解和信息检索方面具备较强的实力,即使在超出处理范围时也能有效利用已读取的内容。
编程能力
在编程领域,DeepSeek-V3.1-Base的表现尤为突出。
在Aider Polyglot编程基准测试中,其得分高达71.6%,不仅在开源模型中表现最佳,甚至击败了Claude 4 Opus。12
实测案例:
- p5.js六边形小球弹跳模拟: DeepSeek V3.1生成的代码不仅实现了基础碰撞检测,还自动补全了转速、重力等细节参数,物理特性逼真,小球在底部会略微减速。
- Three.js交互式3D粒子星系: 基础框架搭建稳定,三层结构完整。但UI审美存在明显短板,“有种神鬼二象性的感觉,配色方案略显花里胡哨”。
- Three.js沉浸式3D宇宙: 成功实现旋转物体、变形效果、发光弧线等复杂要求,并支持时间切换和主题转换的交互按钮。
- Three.js交互式3D网络可视化: 整体表现“过得去”,包含用户触发的能量脉冲动画、主题切换和密度控制功能。
数学与逻辑推理能力
- 经典牧场吃草问题: DeepSeek V3.1的解答逻辑清晰、步骤完整,每一步推导有理有据,最终给出准确答案。
- 武器伤害对比问题: 除了计算平均伤害,模型还引入了伤害稳定性的概念,运用方差进行深入分析,体现了更周全的思考。
知识问答与文本理解
- 冰岛是否有蚊子: 在未开启搜索功能的情况下,DeepSeek V3.1的回答质量明显优于GPT-5,提供了更详细和准确的信息。
- 抽象文字解读: 面对一段逻辑复杂的“懂与不懂”哲学文字,DeepSeek V3.1没有陷入字面逻辑,而是能够跳出文字游戏,给出更深层次的直观内心解读,显示了其在处理非结构化、抽象文本方面的潜力。
创意写作能力
这是DeepSeek-V3.1-Base的明显短板。
- “蚊子在冰岛开发布会”的荒诞故事: 生成内容“AI味依然很重,很喜欢拽大词”。
- “AI与人类争夺文章作者身份”的故事: “能明显感受到某些段落信息密度过高,反而造成视觉疲劳,尤其意象堆砌感过于明显,反而削弱了叙事张力”。
这表明模型在需要人类情感、幽默感和艺术表达的创作任务上,仍难以达到令人满意的水平。
竞品对比:市场定位与差异化
DeepSeek-V3.1-Base作为一款开源模型,其市场定位和竞争力显著。
- 对标闭源模型: 在编程基准测试中超越Claude 4 Opus,此前也被报道超越Claude 3.5 Sonnet3。在LiveBench测评中,它被认为是当前最强开源LLM,在非推理模型中仅次于Google的gemini-exp-1206。3
- 开源模型地位: DeepSeek-V3.1-Base在Hugging Face趋势榜上迅速攀升,目前已跃居第二位,显示了社区对其技术实力的认可。1这使其成为开源生态中备受关注的一员。
- 技术路线差异: 与OpenAI、Google等巨头持续推进闭源模型(如GPT-6大饼、o1)不同,DeepSeek选择开源其高性能基础模型,为研究人员和企业提供了更多灵活性。同时,其在混合模型技术路线上的探索与阿里Qwen团队的选择形成对比,未来发展值得持续关注。
使用指南:最佳实践与注意事项
DeepSeek-V3.1-Base的特性决定了其最适合的应用场景和目标用户群体。
适用人群与场景
- 开发者/程序员: 尤其适合需要生成高质量代码、进行复杂编程任务辅助的开发人员。无论是前端动画(p5.js, Three.js)还是更复杂的逻辑实现,它都能提供有力的支持。
- 数据科学家/分析师: 在处理数学、逻辑推理问题时表现出色,适用于数据分析、复杂计算、策略制定等场景。
- 研究人员/学者: 作为开源模型,DeepSeek-V3.1-Base提供了研究和实验的基础,尤其在长文本理解和特定领域知识问答方面。
- 需要长文本处理的用户: 例如文档摘要、信息提取、合同审查等,其128k的上下文窗口能有效应对大量文本输入。
最佳实践
- 充分利用其编程和推理优势: 在需要代码生成、bug排查、算法设计、数学问题求解时,DeepSeek-V3.1-Base将是高效的助手。
- 结合其长文本能力进行信息检索: 对于大型文档库,可以尝试利用其长上下文窗口进行快速信息定位和总结。
- 在知识问答方面可作为替代选项: 在某些特定知识领域,其表现甚至可能优于其他主流模型。
注意事项
- 避免用于高度创意性写作: 对于小说、诗歌、营销文案等需要独特风格、情感表达和叙事张力的任务,DeepSeek-V3.1-Base的产出可能不尽如人意,需要大量人工润色甚至重写。其生成的文本可能“AI味过重”,缺乏人类的自然和灵动。
- 警惕潜在的幻觉问题: 尽管本次评测未直接发现,但根据过往版本及社区反馈,部分用户曾提到其可能存在中英文混杂或幻觉现象,使用时仍需对输出结果进行验证。
- 关注模型卡更新: 由于模型卡尚未完全更新,其更深层次的技术细节和潜在限制仍有待官方披露,建议使用者持续关注官方发布的信息。
评测总结
DeepSeek-V3.1-Base是一款在特定领域表现极其亮眼的开源大型语言模型。其在编程和数学推理方面的卓越能力使其在开源社区乃至与部分闭源模型竞争中都占据了优势地位。长上下文处理和推理效率的优化进一步增强了其实用性。然而,其在创意写作方面的显著短板,限制了其在通用内容创作领域的应用。
综合评分:8.7 / 10.0 推荐指数:⭐⭐⭐⭐☆
使用建议: DeepSeek-V3.1-Base尤其推荐给需要强大代码生成和复杂逻辑推理能力的开发者、研究人员和工程师。对于需要处理大量文本进行信息提取和问答的用户也具有较高价值。然而,若您的核心需求是生成富有创意和人情味的长篇文本,则可能需要结合其他工具或进行大量人工干预。作为一款免费且开源的模型,其部署和使用成本极低,是深入探索和应用大型语言模型不可多得的选择。
参考资料
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实测低调上线的DeepSeek新模型:编程比Claude 4还能打,写作...还是算了吧 · APPSO · 发现明日产品的(2025年8月20日) · 2024年8月20日检索 ↩︎ ↩︎ ↩︎
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超越Claude 3.5紧追o1!DeepSeek-V3-Base开源,编程能力暴增近31 · 腾讯云开发者社区 · 未知作者(未知发布日期) · 2024年8月20日检索 ↩︎
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Deepseek新模型意外曝光!编程跑分一举超越Claude 3.5 Sonnet · 量子位 · 未知作者(2024年12月) · 2024年8月20日检索 ↩︎ ↩︎