继此前在今年 8 月 DeepSeek 线上大模型升级至 V3.1，上下文长度从原有的 64k 拓展至 128k 后，日前 DeepSeek 方面宣布，DeepSeek-V3.1 已更新至 DeepSeek-V3.1-Terminus 版本。据悉，此次更新已同步覆盖官方 App、网页端、小程序，以及 API。

据了解，DeepSeek-V3.1-Terminus 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，包括改善语言一致性，缓解中英文混杂、偶发异常字符等情况，以及提升 Agent 能力，进一步优化 Code Agent 与 Search Agent 等表现。

在公开基准测试中，DeepSeek-V3.1-Terminus 整体表现较 DeepSeek-V3.1 有所提升。例如在 " 人类最后考试 "（Humanity ’ s Last Exam）基准中，DeepSeek-V3.1-Terminus 进步较为突出，成绩从 15.9 提升至 21.7，仅次于 Grok 4（25.4）和 GPT-5（25.3），略微超越 Gemini 2.5 Pro（21.6）。

目前，DeepSeek-V3.1-Terminus 提供了 " 思考模型 " 与 " 非思考模型 " 两种模式，均支持高达 128K 的上下文长度，能够处理更复杂的长文本任务，满足专业场景下的多轮对话与文档分析需求。

在定价方面，该模型输入费用根据缓存命中情况区分，若请求内容命中缓存，每百万 tokens 为 0.5 元，未命中缓存则为 4 元，输出则统一为每百万 tokens 12 元。

但需要注意的是，由于是以 Terminus（终极版）为名，因此有观点认为 " 这或许这也是 DeepSeek-V3.1 最后一次更新 "。截止目前，DeepSeek 方面尚未对此进行回应。

此外值得一提的是，不久前有消息称，DeepSeek 方面或正在开发一款具备更先进 AI 智能体（Agent ）功能的大模型，意在与 OpenAI 等竞争对手在技术新前沿展开竞争。据称，DeepSeek 正在开发的这一模型可根据用户给出的简单指令，自动完成多步骤任务，并具备从以往操作中学习、自我改进的能力。

相关消息源还透露，该项目是由 DeepSeek 创始人梁文峰亲自带队，目标是今年最后一个季度正式发布相关新产品。

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