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DeepSeek-V3.1-Base震撼发布！MoE架构+128K上下文，性能全面升级，AI社区沸腾。核心内容： 1. DeepSeek-V3.1-Base的架构升级与性能突破 2. 开源社区的热烈反响与技术讨论 3. 未来可能的技术优化方向与应用场景
昨晚，深度求索（DeepSeek）在毫无预告的情况下，突然在Hugging Face开源了全新基础模型DeepSeek-V3.1-Base！虽然并非万众期待的V4，但这一更新依然引发AI社区热议——128K超长上下文、MoE混合专家架构，性能再升级！
与以往采用"V3-0324"这类日期后缀的命名方式不同，这次DeepSeek突然改用"V3.1"版本号命名新模型，这一变化立即在技术社区引发热烈讨论。虽然官方尚未解释具体原因，但熟悉DeepSeek风格的开发者都知道，这很可能是其"先发模型、后补说明"的常规操作。
令人惊叹的是，即便没有官方宣传造势，DeepSeek-V3.1-Base甫一发布就展现惊人热度——上线仅数小时便强势杀入Hugging Face热门模型榜TOP2，再次印证了DeepSeek在开源社区的超高人气。
从已披露的信息来看，DeepSeek-V3.1-Base在基础架构上延续了前代V3的核心设计：保持相同参数量级，继续采用混合专家（MoE）模型架构，并在关键性能指标——上下文长度上实现突破，支持128K超长文本处理。虽然官方尚未公布详细的技术白皮书，但这一升级意味着模型在长文档理解、代码分析等场景将具备更强表现力。
值得注意的是，尽管基础架构相似，但版本号的迭代（V3→V3.1）暗示着模型在训练数据、微调策略或推理效率等方面可能存在优化。AI社区正密切关注后续的技术解读，以揭开这次"小版本号大更新"背后的真正玄机。
https://opencsg.com/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
hf社区：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
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