人工智能领域再迎重磅更新，DeepSeek V3.1-Terminus的发布不仅修复了困扰用户的核心问题，更预示着大模型技术演进的新方向。
九月二十二日晚，DeepSeek正式推出DeepSeek-V3.1-Terminus版本，这是继八月V3.1发布后的重大升级。新版本主要针对语言一致性和Agent能力进行优化，解决了此前用户反馈的中英文混杂、异常字符等核心问题。
DeepSeek-V3.1-Terminus的命名源自拉丁语“Terminus”（终点），暗示V3系列技术完善周期接近尾声。业界普遍认为，这为下一代V4架构的推出铺平道路。
01 关键漏洞修复，语言一致性大幅提升
本次Terminus版本最显著的改进是彻底解决了此前V3.1模型中存在的语言一致性问题。此前用户广泛反馈的“极你太美”Bug——即模型输出中随机出现“极”、“極”、“extreme”等异常字符的现象已得到修复。
这一Bug曾严重影响DeepSeek在编程和对输出结构敏感的工作中的应用。有用户反映，在Go语言编程等场景下，time.Second会被异常输出为“time.Se极”或“time.Seextreme”，导致代码无法正常编译。
经过严格测试，新模型在面对以往容易触发Bug的提示词时，已能稳定输出正常内容。同时，模型在多语言混合使用场景下的表现也更加规范，解决了此前在翻译任务中可能出现的中英俄三语混杂现象。
02 Agent能力实现跨越式进步
除了修复关键漏洞，Terminus版本在Code Agent和Search Agent能力方面实现了显著提升。官方测试数据显示，新模型在多项基准测试中表现卓越。
在BrowseComp测试中，得分从30.0跃升至38.5；Terminal-bench测试中从31.3分提升至36.7分。这些数据表明DeepSeek-V3.1-Terminus在网页浏览和终端操作任务中已获得实质性强化。
更令人印象深刻的是，新模型在“人类最后的考试”评测中成绩提升幅度高达36.48%，展现出在复杂推理任务上的巨大进步。在SimpleQA和SWE-bench Verified等测试中，其表现甚至超过了Gemini 2.5 Pro。
斯坦福大学AI专家指出，这种幅度的性能提升在大型语言模型的迭代更新中极为罕见，尤其是在保持原有能力基础上的全面优化。
03 技术架构持续优化，输出能力扩展
DeepSeek-V3.1-Terminus在技术架构上也进行了重要优化。新模型支持非思考模式下4K-8K token的输出长度，思考模式下更支持32K-64K token的输出长度。
模型采用6710亿参数规模，其中370亿为活跃参数，支持高达128K token的上下文窗口。这一配置使DeepSeek在处理企业级长文档和复杂工作流程时具备明显优势。
在推理效率方面，模型采用FP8微缩放技术，在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。这使得DeepSeek在单位token能耗上较GPT-4降低了42%，为企业用户提供了更具成本效益的解决方案。
与OpenAI GPT-4每百万token 10美元的定价相比，DeepSeek维持每百万token 1.68美元的进取定价策略，为企业用户提供了极富竞争力的成本优势。
04 V4架构引业界期待
Terminus的命名自然引发业界对DeepSeek下一步技术路线的猜测。多数分析认为，这暗示V3系列开发周期接近完成，下一代V4架构有望在不久的将来亮相。
从DeepSeek的技术发展历程看，该团队保持着稳定的迭代节奏。从2024年12月V3发布，到2025年3月V3-0324小版本升级，5月推出专注于推理的R1模型，8月发布V3.1，再到9月的Terminus版本，技术演进脉络清晰可循。
业内专家预测，DeepSeek可能在年底推出具有更强大AI Agent能力的新模型。这一预期基于DeepSeek此前将V3.1称为“迈向Agent时代第一步”的表述，以及本次Terminus版本再次强化Agent能力的举措。
同时，业界也关注着DeepSeek可能在模型规模、多模态能力或推理效率等方面实现的突破。
Terminus版本目前已在DeepSeek官方App、网页端、小程序和API平台全面上线。用户反馈显示，新版本在输出稳定性和任务完成度方面均有明显提升。
随着关键漏洞的修复和Agent能力的强化，DeepSeek为企业级用户提供了更可靠的选择。在激烈的AI大模型竞争中，DeepSeek以其独特的技术路径和快速的迭代能力，持续吸引着业界目光。
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