DeepSeek V3.1升级，优化语言一致性等能力

　　继此前在今年8月DeepSeek线上大模型升级至V3.1，上下文长度从原有的64k拓展至128k后，日前DeepSeek方面宣布，DeepSeek-V3.1已更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本。据悉，此次更新已同步覆盖官方App、网页端、小程序，以及API。

　　据了解，DeepSeek-V3.1-Terminus在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进，包括改善语言一致性，缓解中英文混杂、偶发异常字符等情况，以及提升Agent能力，进一步优化Code Agent与Search Agent等表现。

　　目前，DeepSeek-V3.1-Terminus提供了“思考模型”与“非思考模型”两种模式，均支持高达128K的上下文长度，能够处理更复杂的长文本任务，满足专业场景下的多轮对话与文档分析需求。

　　在定价方面，该模型输入费用根据缓存命中情况区分，若请求内容命中缓存，每百万tokens为0.5 元，未命中缓存则为4元，输出则统一为每百万tokens 12元。

　　但需要注意的是，由于是以Terminus（终极版）为名deepseek，因此有观点认为“这或许这也是DeepSeek-V3.1最后一次更新”。截止目前，DeepSeek方面尚未对此进行回应。

　　此外值得一提的是，不久前有消息称，DeepSeek方面或正在开发一款具备更先进AI智能体（Agent ）功能的大模型，意在与OpenAI等竞争对手在技术新前沿展开竞争。据称，DeepSeek正在开发的这一模型可根据用户给出的简单指令，自动完成多步骤任务，并具备从以往操作中学习、自我改进的能力。

　　相关消息源还透露，该项目是由DeepSeek创始人梁文峰亲自带队，目标是今年最后一个季度正式发布相关新产品。原文出处：DeepSeek V3.1升级，优化语言一致性等能力，感谢原作者，侵权必删！