🔶 DeepSeek：DeepSeek v4.1 Flash 1017

DeepSeek-V3.1 是一款大型混合推理模型，拥有 6710 亿参数，其中每次激活 370 亿参数。它可通过提示词模板支持思考和非思考两种模式。该模型在 DeepSeek-V3 基础模型之上，通过两阶段长上下文训练支持最多 128K tokens，并使用 FP8 微缩放技术实现高效推理。用户可以通过 reasoning 中的 enabled 布尔值控制推理行为。更多信息请参阅文档。

该模型提升了工具使用、代码生成和推理效率，在高难度基准测试中达到与 DeepSeek-R1 相当的表现，同时响应速度更快。它支持结构化工具调用、代码 Agent 和搜索 Agent，适用于研究、编程及 Agent 工作流。

该模型是 DeepSeek V3-0324 的后继版本，在多种任务中表现良好。

DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase long-context training process, reaching up to 128K tokens, and uses FP8 microscaling for efficient inference. Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs

The model improves tool use, code generation, and reasoning efficiency, achieving performance comparable to DeepSeek-R1 on difficult benchmarks while responding more quickly. It supports structured tool calling, code agents, and search agents, making it suitable for research, coding, and agentic workflows.

It succeeds the DeepSeek V3-0324 model and performs well on a variety of tasks.