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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。

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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。

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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。

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编程Agent王座，国产开源模型拿下了！就在刚刚，阿里通义大模型团队开源Qwen3-Coder，直接刷新AI编程SOTA——不仅在开源界超过DeepSeek V3和Kimi K2，连业界标杆、闭源的Claude Sonnet 4都比下去了。

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Kimi新模型热度持续高涨ing！

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2025 年已经过半， 文本生成大模型是否已经进入下半场了？ OpenAI 完全不重视 API 市场？ Grok3 根本没人用？ 「大模型战」未来的走向如何？

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AI Agent又解锁了一个领域！清华大学牵头，与西北工业大学以及上海AI lab等机构推出了电镜领域的AI agent——AutoMat。

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Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。

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DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。

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法国初创Mistral，刚刚推出定价碾压DeepSeek V3的模型，而模型性能，却超过Claude Sonnet 3.7的90%。不过在网友们的实测中，它却翻车了？有人建议：不必下载浪费流量和硬盘空间。