DeepSeek V3.1通过激进的模型融合架构，在大幅提升编程和智能体能力的同时，以极低成本重塑了AI应用的经济模型。然而，其牺牲通用性、引发用户反馈问题的“豪赌”式策略，以及对商业API稳定性带来的挑战，预示着大模型架构演进的深层思辨和产业生态的重新洗牌。

DeepSeek V3.1 Base犹如“空降兵”，在编程基准测试中高调击败Claude Opus 4，并以超低成本和128K上下文长度引爆AI圈。尽管在某些极限测试中仍有提升空间，但其性价比和技术亮点已让行业为之侧目，引发了对DeepSeek未来版本R2和V4的无限期待。