DeepSeek 已将 V3.1-Base 模型权重发布至 Hugging Face，可直接下载使用。多家媒体称此次为“开源”发布；但当前模型卡暂无、许可证未标注，严格的使用边界仍需以官方后续说明为准。线上服务同步升级至 V3.1，宣称上下文长度扩展至 128K，Web / App / 小程序与 API 保持兼容。
一、关键信息
1、发布形态：Hugging Face 提供 V3.1-Base 权重（safetensors），页面显示支持 BF16 / F8_E4M3 / F32，提供多种量化版本。
2、规模参数：页面显示 “Model size：685B params”。
3、上下文长度：多方报道与官方通告显示线上模型升级至 128K 上下文，API 调用方式不变。
4、架构背景：V3 系列为 MoE（Mixture-of-Experts）路线，结合 DeepSeek 自研 MLA 等技术；V3.1 在此基础上做工程与上下文强化（据公开材料与媒体摘要）。
5、注意事项：当前 Hugging Face 模型卡暂无详述与许可字段；下载与商用前需自查许可与条款。
二、开源地址（官方与权威入口）
1、Hugging Face · DeepSeek-V3.1-Base：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
2、DeepSeek 官网（产品与 API）：
https://www.deepseek.com/
3、DeepSeek-V3 GitHub（架构与论文背景参考）：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
三、可用性与部署建议
1、下载与格式：优先选择 safetensors；按硬件挑选 BF16 或 FP8（F8_E4M3）量化变体。
2、推理资源：685B（MoE 总参数）级别模型需高显存/分布式推理；如资源有限，先选量化或云端推理。
3、上下文策略：128K 上下文适合长文档/长代码库，对提示工程要分块与检索增强（RAG）结合，减少无效上下文注入。
4、评估与灰度：先用小样本基准（代码、检索、长文总结）做 A/B，对速度与成本设阈值后再扩展到生产。
四、典型应用场景
1、长文档理解与合规摘要：合同/年报/技术白皮书的一次性上下文加载与分段推理。
2、代码智能体：大型代码库的读写与重构，结合工具调用与测试框架。
3、企业搜索与知识助手：与向量检索/RAG 结合，利用更长上下文做跨库汇总与证据链回答。
五、风险与边界
1、许可不明：当前未见明确 License 字段，严禁默认商用；需等待官方模型卡与许可更新。
2、算力与成本：MoE 级模型仍有显著的显存/带宽需求；评估 TCO 与吞吐后再决定落地规模。
3、数据合规：长上下文易携带敏感数据，需脱敏、分级与访问控制，并配置日志与到期清除策略。
六、常见问题
1、V3.1 是否真正“开源”？
目前可在 Hugging Face 下载权重，属“开放权重”发布；但模型卡暂无、许可未标注，严格的开源/商用边界需以官方许可为准。
2、哪里可以体验在线版与调用 API？
DeepSeek 官网提供 Web / App / 小程序与 API，官方通告称已升级至 V3.1，API 保持兼容。
3、与 V3 的差异主要在哪里？
公开信息集中在“更长上下文（至 128K）”“工程优化与速度体验提升”；底层仍延续 V3 体系，详细训练与评测数据有待官方模型卡补充。
4、资源不够如何试用？
优先选用量化权重与云端推理；离线部署可先做小样本评估，再决定是否投入分布式推理与高端 GPU。
