2025年夏天，人工智能領域的焦點，無疑被 DeepSeek（深度求索）所佔據。其最新發布的開源大型語言模型DeepSeek V3.1，如同一聲驚雷，宣告了開源與閉源模型之間長久以來的性能壁壘，已基本被夷為平地。這不僅僅是一次模型的迭代，更可能是一場足以改變整個AI產業格局的「iPhone時刻」。
DeepSeek V3.1：媲美 GPT-4o、具成本效益的開源模型 🚀
概覽與亮點
DeepSeek-V3.1 在 V3 基礎上全面升級，主打 「思考／非思考」混合模式 🧠⚡️：需要嚴謹推理時切到「思考」模式，追求低延遲時用「非思考」模式。其 Mixture-of-Experts（MoE） 架構 🧩 令模型以 6710 億總參數 運作、但每個 token 僅啟用約 370 億，在效能與成本之間取得良好平衡。為應對長文檔場景，V3.1 透過 兩階段長上下文訓練 擴展至 128k 級別，並配合 FP8 microscaling 以提高推理效率。模型提供 MIT 開源授權 ✅，適用於研究與商用；同時支援 工具調用（Tool-Calling） 與 Agent 工作流 🤖，方便構建「檔案→檢索→寫入→通知」等自動化鏈路。
關鍵特性
- 🧠 可切換思考模式： 在同一對話中於「深度推理」與「快速回覆」間切換，兼顧質量與時延。
- 🧩 MoE 架構： 僅啟用部分專家參與計算，顯著降低推理成本，同時保持能力上限。
- 📚 長上下文處理： 兩階段長上下文訓練至 128k，能更穩定處理長篇文件、合約與多輪對話。
- 🛠️ 工具／代理： 內建結構化工具調用；提供程式碼代理與搜尋代理範式與模板，快速搭建企業專用 Agent。
- 🏷️ 開源與可商用： MIT License，有利內部部署與二次開發。
- 📈 整體效能： 在通識、數學與編碼基準上表現穩定；在成本可控前提下可與前沿閉源模型競爭。
可落地應用（企業／機構）
- 🗂️ 內部知識助理： 連接文件庫進行 RAG 問答、政策解讀、會議紀要與表格生成。
- 💻 程式碼共創： 「思考模式」處理難題與推理，「非思考模式」加速修補與日常改動；支援 CI/CD 自動建議。
- 🔗 跨系統自動化： 以 Agent 串連合約審閱、條款比對、回填 CRM、寄送電郵等步驟。
- 💸 成本敏感方案： 本地或私有雲託管，在資料保密與合規前提下以低成本上線。
參考資料