DeepSeek V3.1 Base突袭上线！击败Claude 4编程爆表，全网在蹲R2和V4

DeepSeek V3.1版本正式发布后引发广泛关注。

该模型将上下文长度扩展至128k级别，在编程性能上显著超越Claude 4 Opus且成本仅需1美元。

昨夜DeepSeek官方悄然推出全新V3.1版本，在参数规模达到685B的同时支持从BF16到FP8的多种计算精度格式。

根据公开信息及技术博主karminski3实测验证，此次更新主要亮点包括：延续前代对超长上下文的支持并强化工程优化；

新增四个特殊Token可能预示推理与非推理模型融合趋势；

在Aider Polyglot多语言编程测试中取得71.6%得分率；

SVGBench基准测试仅次于GPT-4.1-mini；

MMLU多任务理解表现接近GPT-5水平但存在领域差异。

用户实测数据显示，在物理模拟场景中对”六边形内小球自由落体”描述的理解能力显著提升。

按照汉字与token换算比例（约每token对应1-1.3汉字），其支持的最大上下文长度可达十万至十六万汉字量级——相当于《红楼梦》正文篇幅的八分之一到六分之一。

性能方面，在9.9与9.11数值比较等经典推理测试中表现稳定；

输出速度较前代有明显提升；

编程能力虽较R系列有所进步但尚未完全超越R1-0528版本，在图像生成任务中仍存在抽象化特征明显的局限性。

当前该模型在Hugging Face趋势榜位列第四名，官方账号粉丝数突破8万大关。

开发者社区普遍期待后续R2系列发布动态。

值得注意的是，在接近理论最大值（约3000字）的极限输出测试中模型出现终止现象，表明实际应用仍需平衡性能与稳定性需求。

参考资料来源包括微博技术讨论帖、Twitter实测报告及GitHub基准测试库等公开渠道验证数据。（相关链接：HYX微博/Q0FC4lmeo、X平台推文/https://x.com/karminski3/status/…、GitHub项目页/https://github.com/johnbean393/SVGBench/）