一针见血。 哎，Zui近DeepSeek的消息真是让人眼花缭乱！先是V3.1-Terminus的geng新， 修复了那些…嗯…“极你太美”的bug，ran后又是R1和R2的各种消息，现在又开始传V4要来了！这波啊，简直就是国产大模型的内卷巅峰！到底DeepSeek在搞什么鬼？到底哪个才是他们成功的关键？说实话，我有点晕。

DeepSeek-V3.1-Terminus：稳定性的救赎？

这种优化背后是训练数据与推理逻辑的双重升级:,引入动态 token 过滤模块,在生成过程中实时校验字符合理性,从根源上减少异常输出。在 IT 之家的盲测实验中,83% 的用户认为其文本连贯性与一致性较前版有 显著提升 ,标志着模型在基础语言Neng力上完成了从 可用 到 可靠 的跨越，绝了...。

智Neng体Neng力的打磨是此次geng新的另一核心。DeepSeek-V3.1-Terminus 重点优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现,将输出稳定性作为核心迭代目标。在 Code Agent 场景中,针对前代模型偶发的语法错误…简直是程序员噩梦啊！终于得到了有效控制，我舒服了。。

修复“极你太美”：一个笑话还是一个警钟？

不得不说“极你太美”这个bug真的是让人哭笑不得。虽然听起来hen搞笑，但它暴露了模型在生成内容时的不稳定性。想象一下你在用AI写一份重要的报告，后来啊它突然蹦出一句“极你太美”，那画面太美不敢kan！suo以说这次V3.1-Terminus对稳定性的提升至关重要。没有稳定性，再强大的功Neng也只是空中楼阁，精神内耗。。

DeepSeek R1 & R2：Agent化的野心？

Founder ParkDeepSeek 又geng新了,依旧是迭代了一年的 V3 系列,但这次给出的是 V3.2 正式版。9 月底,Dee... ... 有意思的是,Deepseek 在前几天刚刚发布了一个数学模型 DeepSeek-Math-V2,正是基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base 开发，戳到痛处了。。

说真的... 这个数学模型实现了 IMO 金牌级的水平。 一边,这次 V3.2 正式版发布Zui值得一提的是,把思考过程融入到了工具调用中,模型Neng够一边支持思考模式和非思考模式的工具调用。在各类智Neng体工具调用评测集上,DeepSeek-V3.2 达到了目前开源模型的Zui高水平。

R1：复现V3的Neng力

深得我心。 R1大体上就是把 DeepSeek V3 的Neng力搬到新的平台上，主要优势在于处理长文本的Neng力。dan是吧，有时候也会主要原因是文本长度huo者模型自身的稳定性问题导致一些问题出现。

R2：瞄准 OpenAI o3 和 Gemini

而R2就有点野心了！据说要对标 OpenAI 的 o3 后续迭代和 Gemini 2.5 Pro甚至未来的Gemini 3! 它主要关注数理推理、 我整个人都不好了。 工具链的使用以及多步推理Neng力。 这可是个大挑战啊！要知道这些国外巨头可不是好惹的。

传闻中的 DeepSeek-V4：预训练还是 Agent 化？

将心比心... 甚至可Neng与传闻中的DeepSeek-V4存在技术关联。 目前用户可tong过Hugging Face和ModelScope平台获取开源版本,官方App及API服务也Yi完成同步…

预训练：基石还是负担？

一直以来大模型的基石dou是强大的预训练Neng力。dan是现在越来越多的声音认为，单纯地追求geng大的参数量和geng多的预训练数据Yi经不是Zui优解了。国内hen多“六小虎”Yi经放弃了基座模型的预训练转而加强后训练和微调投入以推动模型应用落地 。傅盛还感叹说大模型领域的竞争周期可Neng只有短短几个月！suo以说 V4 如guo继续大力投入预训练可Neng并不明智。

Agent 化：未来的趋势？

今年以来国内外科技巨头纷纷押注AI Agent 。梁文锋及其团队仍然专注于模型本身的研究 ，这说明他们gengkan重模型的底层Neng力和 Agent 化潜力 。如guo V4 Neng在 Agent 化方面取得突破的话也许才是它Zui大的优势，换句话说...。

稳定性：被忽视的关键？

三者之间的关系

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谁才是关键？

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发表评论Deepseek -v3 .1 -terminus geng新登场!修复关键Bug,Agent Neng力跃升, v4 还会远吗?评论列表0%0%0%0%0%匿名发表当前Yi经输入0字月排行01亚马逊云科技re:Invent2025: Agent *引领软件形态与开发范式新变革；02国海证券投资公司增资至15亿增幅50%；；；