DeepSeek V3.1 悄然上线：128k上下文、代码能力直逼Claude，价格却只有1/65！

昨天DeepSeek又悄咪咪的更新了，这次是继3-28以后，再次更新了deepseek v 系列模型。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 0.1em auto 0.5em;border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 8px;" title="null"/>

然后我到官方去问，已经发布了。

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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我比较关注3个更新点：

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  • 超长上下文支持（128k）：代表着我不管写代码还是处理问题，能够承载的上下文越多，连贯性越好
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  • 更强的代码推理能力：更方便写代码
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  • 更精准的知识问答：我理解为文档处理。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">超长上下文支持

我在网上随便找了一篇小说《了不起的盖茨》，212kb的文本，106788 characters

按照官方的token计算方法

实际上只有65k tokens

然后我让deepseek进行计算

大概只有95k~100k tokens, 如果这个是准确的，输入占用87/128 ≈ 68% ，大约预留了1/3给响应。所以输入上下文知识只有87kb左右。

更精准的知识问答

deepseek v3.1 能根据文档进行精准的回答，并告知引用了哪里。

然后我在文档中加载了一些信息，比如：盖茨比改名为鱼翔空。

然后问它改名了几次。能精准地回答到。

然后出现几次都精准定位到了。

代码能力

在aider 的多语言代码评测的github上，有一个deepseek v3.1的 pr，
https://github.com/Aider-AI/aider/pull/4464/commits/9d9625623484969ff327a2542446a94be7f37e66

我用chatgpt将该pr的指标转成和官网上的一致。https://aider.chat/docs/leaderboards/

已经接近于claude-opus-4-20250514 (32k thinking）模型了，就差了0.4%，但是成本只有它的1/65。

代码能力，评测是一回事，实际使用是另一回事，后续只能在实战过程中慢慢体会。

数学逻辑

数学题理解错误了，按照上面的语义，A和B同时开的，它直接把A给关闭了，按照他的推理，如果严谨的话应该2个答案，直接给了一个答案，而且是我理解不应该的答案。

另外一个题推理正确了。

需要注意的是，以前深度思考R1现在是深度思考,猜测deepseek 后续会将两个模型合并。大家期待的R2估计会改名了。