9月22日晚，DeepSeek小助手在官方社群中称，DeepSeek线上模型已升级，当前版本号DeepSeek-V3.1-Terminus。欢迎大家测试和反馈问题。

　　DeepSeek更新日志显示，deepseek-chat和deepseek-reasoner都已经升级为DeepSeek-V3.1-Terminus。此次更新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，主要包括以下方面：一是语言一致性，缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况；二是Agent能力，进一步优化了Code Agent与Search Agent的表现。

　　据了解，DeepSeek-V3.1-Terminus的输出效果相比前一版本更加稳定。目前，官方App、网页端、小程序与DeepSeek API模型均已同步更新为DeepSeek-V3.1-Terminus。

　　今年年初，开源大模型DeepSeek曾掀起“开源潮”，引爆AI行业。作为一款开源模型，DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够与国际头部模型比肩。

　　9月17日，DeepSeek-R1推理模型研究论文登上最新一期的Nature封面，引起广泛关注。该论文由DeepSeek团队共同完成，梁文锋担任通讯作者。该文章揭示了开源人工智能模型DeepSeek-R1所采用的大规模推理模型训练方法。开发团队称，该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤，减少了训练成本和复杂性。

　　在模型迭代方面，8月21日，DeepSeek宣布发布DeepSeek-V3.1。据介绍，DeepSeek-V3.1的升级包含以下主要变化。一是实现混合推理架构，一个模型同时支持思考模式与非思考模式；二是更高的思考效率；三是更强的Agent能力，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。

　　其中，智能体支持能力方面，DeepSeek聚焦热门发展方向对编程智能体、搜索智能体展开测评，测试结果显示，DeepSeek-V3.1相较此前模型均有提升。在编程智能体方面，在代码修复测评SWE-bench（最具代表性的代码修复评测基准之一）等复杂任务测试中，DeepSeek-V3.1相比之前的DeepSeek系列模型有明显提高。在搜索智能体方面，DeepSeek-V3.1在多项搜索评测指标上取得了较大提升。在需要多步推理的复杂搜索测试与多学科专家级难题测试上，DeepSeek-V3.1性能已大幅领先DeepSeek-R1-0528。

　　同时，DeepSeek宣布，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。其中，UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。当日，DeepSeek概念板块火热。不少国产芯片产业链企业股价大涨。

　　华安证券研报称，DeepSeek V3.1发布后即带动国产算力产业链标的大幅上涨。未来基于DeepSeek模型的训练与推理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。DeepSeek V3.1在AI Agent能力端显著提升，未来将继续推动AI Agent商业化场景应用。