前些天，DeepSeek 在发布 DeepSeek V3.1 的文章评论区中，提及了 UE8M0 FP8 的量化设计，声称是针对即将发布的下一代国产芯片设计。
DeepSeek V3.1上演的bug大秀“极你太美”，可谓是让全网热议了一波。 简单来说呢，就是陆续有开发者们发现，当他们在调用API进行代码开发的过程中，输出结果里会时不时蹦出来“极”字。
上周三，DeepSeek 开源了新的基础模型，但不是万众期待的 V4，而是 V3.1-Base，而更早时候，DeepSeek-V3.1 就已经上线了其网页、App 端和小程序。
一早起来，看到群里炸了锅！主角是我们备受期待的 DeepSeek V3.1 模型。有用户反馈，该模型在生成文本时，会毫无征兆地随机插入“极”这个汉字（繁体简体都会）
蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式 Rubicon，通过构建业界最大规模的 10,000+ 条「评分标尺」，成功将强化学习的应用范围拓展至更广阔的主观任务领域。用 5000 样本即超越 671B 模型，让 AI 告别「机械味」。
DeepSeek V3.1发布后，一则官方留言让整个AI圈都轰动了，新的架构、下一代国产芯片，总共短短不到20个字，却蕴含了巨大信息量。
今天下午，DeepSeek 官方正式发布 DeepSeek-V3.1。相比于前天只在用户群里通知，今天新增了模型升级点、榜单成绩、model card，huggingface 上现在也可以下载模型文件了。
DeepSeek V3.1和V3相比，到底有什么不同？官方说的模模糊糊，就提到了上下文长度拓展至128K和支持多种张量格式，但别急，我们已经上手实测，为你奉上更多新鲜信息。
DeepSeek V3.1新版正式上线，上下文128k，编程实力碾压Claude 4 Opus，成本低至1美元。在昨晚，DeepSeek官方悄然上线了全新的V3.1版本，上下文长度拓展到128k。本次开源的V3.1模型拥有685B参数，支持多种精度格式，从BF16到FP8。
没等到Deepseek R2，DeepSeek悄悄更新了V 3.1。官方群放出的消息就提了一点，上下文长度拓展至128K。128K也是GPT-4o这一代模型的处理Token的长度。因此一开始，鲸哥以为从V3升级到V 3.1，以为是不大的升级，鲸哥体验下来还有惊喜。
