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DeepSeek V3.1以1/65的价格带来128k上下文和接近Claude的代码能力,性价比惊人! 核心内容: 1. 128k超长上下文支持的实际测试表现 2. 代码能力评测数据对比与成本优势分析 3. 精准知识检索功能的突破性提升
我比较关注3个更新点:
deepseek v3.1 能根据文档进行精准的回答,并告知引用了哪里。
在aider 的多语言代码评测的github上,有一个deepseek v3.1的 pr,
https://github.com/Aider-AI/aider/pull/4464/commits/9d9625623484969ff327a2542446a94be7f37e66
claude-opus-4-20250514 (32k thinking)
模型了,就差了0.4%,但是成本只有它的1/65。代码能力,评测是一回事,实际使用是另一回事,后续只能在实战过程中慢慢体会。
需要注意的是,以前深度思考R1
现在是深度思考
,猜测deepseek 后续会将两个模型合并。大家期待的R2估计会改名了。
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