DeepSeek V3.1 支持Claude Code，混合推理架构：引入 Think/Non‑Think ，编程与智能体（Agent）能力大幅提升，128K 长上下文与 MoE 带来高性能与低成本的最佳平衡。
"DeepSeek宣布开源其推理引擎，与vLLM社区深度协作。引擎融合多项创新技术：跨节点专家并行、 多头潜注意力(MLA)、动态负载均衡等。通过Day-0支持策略和社区协作，降低AI开发门槛， 推动基础设施标准化。开源计划展现对开放科学的承诺，为AI生态系统发展注入新动力。"
探索如何使用LLM-Reasoner框架让模型像DeepSeek R1一样进行深度思考，通过结构化推理提升大语言模型的逻辑分析能力。包含完整的配置和部署指南，助您打造具备强大推理能力的AI系统。
"DeepSeek - V3 模型深度剖析。其架构融合 MLA 与 DeepSeekMoE，负载均衡策略创新。14.8 万亿 tokens 预训练，HAI - LLM 框架与 FP8 技术助力。MTP 等创新技术加持，性能超开源、近闭源，多领域出色。成本效益优，训练与 API 价格低，是 AI 关键参考，推动语言模型发展。”
