DeepSeek V3.1 严重Bug，“极”或“extreme”被随机插入输出～～～

最新推荐文章于 2025-12-04 11:16:49 发布
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在 Reddit 有用户发布了一个帖子，大概意思是 DeepSeek V3.1 模型有严重 bug：模型在生成内容时会在输出中随机插入“extreme”“极”或“極” 这些字词。

有用户猜测“极”字对应的 token ID 为2577，与省略号（...）的 token ID 2576 相邻，推测该异常可能源于训练数据污染或模型在推理时误选了相邻 token 路径。

其他博主在第三方 API 上碰到了同样的问题：

在官网测试存在同样问题：

某乎上也有人讨论随机替换“极”的问题：

知乎用户 hzwer（黄哲威） 分享了他的经历，在用小模型 + 开源数据蒸馏 R1 的实验里也遇到过。

“极”被模型当成了一种“结束语”，在卡壳或重复时就会蹦出来。

原文地址：https://www.zhihu.com/question/1942934856603505597/answer/1943085955868267791

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【AI学习笔记】基于Unity+DeepSeek开发的一些BUG记录&解决方案
bailichen800的博客
09-30 5774
Unity是大学学的，AI是研究生学的，DeepSeek是第一份实习偷师的，三合一的梦是最近开始做的，BUG是今天遇到并且解决的。关于Unity和大模型结合的教程网上并不多，正好符合Unity+DeepSeek的我目前只看到这一篇《【Unity+AI01】在Unity中调用DeepSeek大模型！实现AI对话功能！阅读全文后，发现这篇文章工程量不大，涉及的知识点（UGUI，C#编程，DeepSeek的API接入）都是我目前比较熟悉的，这个项目可以跟着做，于是就愉快地开始了尝试。
DeepSeek-V3.1-Terminus：大模型“终极版本”
IT技术分享社区
09-30 1253
摘要：DeepSeek推出V3.1-Terminus终极版本模型，语言一致性提升68%，智能体性能提高36.5%。新版本解决了随机字符输出和多语言混杂问题，在复杂任务测试中表现优异。采用双模式运行架构，支持128K上下文窗口，保持低成本优势。作为V3系列收官之作，Terminus版本为下一代专注于智能体能力的模型奠定基础，巩固了DeepSeek在全球AI市场的竞争力。
DeepSeek V3.1 爆料：离谱「极」字Bug真相大白，技术细节全面解析！
Trb701012的博客
08-27 998
DeepSeek V3.1模型被曝存在输出异常漏洞，用户在生成文本时会随机插入"极"字（简繁体均有），导致代码编译失败、JSON格式错误等问题。技术分析发现，"极"字与省略号的token ID相邻（2577和2576），推测可能是训练数据污染或模型误选邻近token所致。该漏洞已影响代码生成、API调用等高精度场景，官方尚未回应。文末附AI大模型学习资料包推广信息，包含教程、路线图等技术资源免费领取方式。
DeepSeek V3.1惊现离谱Bug：「极」字满屏乱舞，开发者困惑求解！
m0_59162248的博客
08-27 1032
摘要：DeepSeek V3.1被曝在代码生成中异常插入「极/極/extreme」等无关token（如time.Second变time.Se极），官方全精度和第三方部署均复现，影响实际编码流程。类似问题频发：Gemini曾陷入「自我否定循环」，OpenAI出现过上下文丢失。专家推测可能源于安全规则与代码场景冲突、概率分布偏移或热修副作用，暴露了大模型稳定性短板。行业反思指出，AI从「可用」到「可靠」需强化工程确定性，而非仅追求性能指标。
深度思考模式卡壳？DeepSeek报错问题解决来了！
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沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
02-02 2万+
嗨，亲爱的朋友们～🌟如果你在使用DeepSeek时遇到了“当前操作暂时无法完成”的问题，不必烦恼，默语博主今天给大家带来了一招——利用360AI搜索的高速通道直通DeepSeek.ai R1！赶紧跟我一起动手试试吧～🎈✍大家好，我是默语，别名默语博主，擅长的技术领域包括Java、运维和人工智能。我的技术背景扎实，涵盖了从后端开发到前端框架的各个方面，特别是在Java 性能优化、多线程编程、算法优化等领域有深厚造诣。目前，我活跃在优快云、掘金、阿里云和 51CTO。
10分钟零代码搭建！n8n+飞书联合打造24小时智能客服机器人，轻松实现自动化服务！
Trb701012的博客
08-26 2335
摘要：本文介绍如何利用n8n和飞书两个免费工具，零代码搭建智能客服系统。通过创建飞书应用获取关键凭证，在n8n中配置Webhook接收消息、FAQ知识库匹配和自动回复流程，实现基础客服功能。系统支持关键词匹配回答常见问题，还能扩展接入AI模型提升智能化。教程详细说明了节点配置步骤和常见问题解决方法，适合创业者和运营人员快速搭建低成本客服解决方案。
DeepSeek V3.1 爆出离谱「极」字Bug！背后真相究竟为何？
2401_85375151的博客
08-31 843
DeepSeek最新模型V3.1被曝存在文本生成漏洞：会在输出中随机插入"极"字（简繁体均有），导致代码编译失败、JSON格式崩溃等问题。技术分析显示，"极"字tokenID（2577）与省略号（2576）相邻，可能因数据集污染或模型"偷懒"误选邻近token所致。该漏洞在第三方API和官方Playground均被复现，且一旦触发会加剧后续"极"字出现频率。目前腾讯云已联系DeepSeek团队，预计近期修复。这一漏洞对代码生成、
代码里突然蹦出「极」！DeepSeek V3.1被曝Bug，随机生成奇怪的Token
优快云资讯
08-26 1万+
毋庸置疑，这个问题影响还是不小的——这些奇怪字符频繁出现，会让模型在编程、结构化输出等需要精确结果的场景下表现不稳定，也可能干扰信息的准确性。二是模型“偷懒”：在训练时，模型可能找到了一种“捷径”——当它遇到不确定的上下文时，会优先选择一些频繁出现或邻近的 token，从而导致「极」「extreme」这种奇怪的输出频繁出现。只不过近来，随着越来越多开发者上手测试，问题也冒出来了——V3.1 在生成文本时，会莫名其妙地跑出「极」、「極」、「极速」或者「extreme」这些 token，而且概率完全随机。
DeepSeek V3.1惊现神秘「极」字Bug，模型故障了吗
计算机科研圈的博客
08-27 1220
还不只是「极」，也有用户发现 DeepSeek-V3.1 还存在多语言混用的问题，u/Kitano_o 分享说：「我使用 3.1 从中文翻译成俄语时，遇到一些奇怪的行为。比如知乎用户「去码头整点薯条」分享说 R1 也存在类似的问题，他还简单猜想了原因：「使用 R1 0528 的时候就遇到了很多次，我观察到的现象更离谱，会在代码里面插入 “极客园”，而且遇到不止一次，怀疑是不是学习的时候吃进去了什么电子水印吃坏肚子了。他说：「我已经对所有流行的编码模型都做过同样的评估，这是我第一次遇到这种问题。
DeepSeekV3.1惊现严重Bug！输出结果竟随机插入’极’或’extreme’，原因何在？
m0_63171455的博客
08-28 1197
DeepSeekV3.1模型被曝存在输出异常，会随机插入"极"或"extreme"等字词。技术社区推测可能源于训练数据污染或token选择错误（"极"tokenID2577与省略号相邻）。知乎用户hzwer指出模型可能将"极"作为"结束语"使用。后文转向AI学习指南，强调掌握AI技术者的竞争优势，提供大模型学习路径：从提示工程到模型训练（约2个月可就业），再到商业部署（共4阶段/90天），并附赠学习资料包（含案例库/提示模板等）。完整资料可通过优快云免费获取。
在deepseek v3.1上加自信度参数的外挂方案，plugin，朝向一步一步
juhanishen的博客
08-31 1014
本文介绍怎样在deppseek v3.1上建立一个外挂plugin，来计算LLM 模型回答的一个自信度的步骤。用chatGPT生成英文答案，用DeepSeek翻译成中文。
实战｜Dify+DeepSeek V3.1+Minio：文件解析生思维导图全流程
https://ophome.blog.youkuaiyun.com,在IT行业有多年的工作经验，尤其是在Python、Linux、负载均衡、Nginx和服务器运维等领域。
09-08 1183
本文介绍了如何利用Dify、DeepSeekV3.1和Minio构建一个技术文档解析与思维导图生成系统。核心方案通过Dify低代码平台串联工作流，DeepSeekV3.1大模型实现文档结构化处理，Minio提供高效文件存储。文章详细阐述了环境部署步骤（30分钟完成）、核心实现流程（文件获取、解析、结构化、可视化）以及两种典型应用场景。特别强调了Minio预签名URL配置和Prompt优化等关键细节，该方案可将技术文档处理效率提升50%以上，适合学术论文、技术报告等场景的智能化处理需求。
Deepseek V3.1中期版本升级
2401_85549225的博客
08-27 877
上下文提升到128K编程智能体和搜索智能体能力上升同样性能输出token降低，变向成本降低API格式兼容Anthropic API，可以接入Claude Codedeepseek-v3和deepseek-r1，合并为deepseek-v3.1价格调整。
低开高走的典例：DeepSeek V3.1于8月19日晚更新：128K 上下文击败 Claude 4 Opus
2401_86611527的博客
08-20 1836
8月19日 DeepSeek 上线 V3.1（非网传 R2），上下文扩至 128K，Aider Polyglot 击败 Claude 4 Opus，性价比高、Agent 性能接近后者，交互更人性化，AIPy 已接入支持数据分析等场景。但存在中英夹杂、幻觉、无图像识别问题。
海森堡Bug是什么？
guigenyi的专栏
12-02 553
摘要： “海森堡Bug”借用量子力学中的测不准原理，形容一类因调试行为而改变或消失的软件缺陷。常见于竞态条件、内存问题或性能敏感场景，调试工具的介入可能掩盖问题。应对策略包括非侵入式跟踪、离线记录和静态分析。这一术语反映了调试中的“观察者效应”，需采用低干扰方法定位问题。类似梗还有“薛定谔的Bug”，均凸显了软件调试的复杂性。（149字）
windows alt + tab 切换窗口时会强制把我的中文键盘的中英文输入改为中文这个bug的曲线救国方式 da
hadage233的博客
11-30 166
每次alt + tab切换的都是我的中文键盘的中英文 每次英文在vscode种切回来就变中文了，要招烦死了。那么我可以使用 ctrl + space来切换的是中文键盘和英文键盘 这样他就没有中文给你切了 tmd。一个特别简单的autohotkey脚本。
软件测试--BUG篇
aeljg的博客
12-03 973
本文系统介绍了软件测试生命周期和BUG管理相关内容。在测试生命周期部分，阐述了测试贯穿软件全周期的流程特点。BUG管理部分详细说明了bug的定义、描述要素、分级标准（崩溃/严重/一般/次要）及其完整生命周期（New→Open→Fixed→Closed等状态流转）。针对测试与开发人员常见的争执问题，提出了5个解决方案：1）检查bug描述清晰度；2）从用户角度思考；3）有理有据定级；4）提升技术能力并提出解决方案；5）必要时组织bug评审。特别强调测试人员应通过提升业务水平建立权威性，同时注意沟通方式，避免命令
Complete Bug Bounty tool List for free
最新发布
bugsycrack的博客
12-04 616
Tool List ，enjoy yourself.dnscan https://github.com/rbsec/dnscanKnockpy https://github.com/guelfoweb/knockSublist3r https://github.com/aboul3la/Sublist3rmassdns https://github.com/blechschmidt/massdnsNmap https://nmap.orgMasscan https://github.com/robertda
界面控件开发包DevExpress v25.1.7更新上线——修复一些小bug
Aevget的博客
12-04 262
DevExpress官方已正式发布v25.1.7，此版本解决了之前版本存在的一些小bug，欢迎下载最新版体验！
DeepSeek V3.1数据集
09-20
<think> 嗯，用户想了解DeepSeek-V3.1的数据集相关信息。根据站内引用内容，我需要仔细梳理相关线索。 用户提供的引用[1]提到DeepSeek-V3.1是在Base版本基础上后训练的，而Base版本又是通过两阶段长上下文扩展方法构建的。这里明确说明了数据集的扩展情况：32K阶段扩展到630B tokens，128K阶段扩展到209B tokens。这个token量级相当大，说明训练数据非常丰富。 注意到引用中特别提到"收集更多的长文档"，暗示数据集可能包含大量完整文档而非片段。但具体文档来源没有说明，学术论文？技术文档？还是网页数据？这些细节都未披露。引用[3]提到"迈向Agent时代"，可能暗示数据中包含交互式任务相关的语料。 关于下载问题，所有引用都未提供原始数据集下载渠道。Hugging Face链接和OpenRouter链接应该都是模型下载入口，魔塔社区可能提供API访问而非数据集下载。这符合行业惯例——大模型研发方通常不会公开原始训练数据。 用户可能需要特别关注使用方式部分。虽然无法直接下载数据集，但可以通过Hugging Face或DeepSeek API间接调用模型能力。Fine-tuning可能需要申请权限，文档中提到的"Function Calling指南"可能是关键参考资料。 考虑到用户可能的研究目的，补充建议关注数据格式部分：使用UE8M0 FP8格式训练，支持多种权重格式。对于复现研究可能有帮助，但原始数据清洗和预处理方法仍是未公开的黑箱。 </think> 根据站内引用信息和公开资料，DeepSeek-V3.1 的数据集信息如下（注：原始训练数据集通常不公开，以下为可确认的官方信息）： --- ### **DeepSeek-V3.1 数据集关键信息** 1. **数据构成** - 基于 **两阶段长上下文扩展方法** 构建： - **第一阶段（32K上下文）**：扩展至 **630B tokens**（较原始 V3 增加 10 倍）[^1] - **第二阶段（128K上下文）**：扩展至 **209B tokens**（较原始 V3 增加 3.3 倍）[^1] - 新增大量 **长文档数据**，优化模型处理超长文本能力[^1]。 2. **数据特性** - 使用 **UE8M0 FP8 数据格式** 训练，确保与微缩放格式兼容[^1] - 强化 **多轮对话、代码、数学推理** 等任务数据（结合 Agent 能力设计）[^3]。 3. **数据类型** 虽未公开详细来源，但行业惯例包含： - 多语言网页文本（中英文为主） - 开源代码库（如 GitHub） - 学术论文与技术文档 - 人工构造的指令微调数据 --- ### **数据集获取与使用** ❌ **原始训练数据集未公开** - 研发方通常不会开放原始训练数据（涉及版权与安全）[^1][^3]。 ✅ **替代使用方案**： 1. **模型调用** - 通过 API 间接使用数据训练成果： - 🤗 Hugging Face 模型库：[deepseek-ai/DeepSeek-V3.1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1)[^1] - ⚡ OpenRouter 接口：[DeepSeek-V3.1 API](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-chat-v3.1)[^2] 2. **微调自定义数据** - 支持 **SafeTensors 格式权重**（BF16/FP8/FP32）[^1] - 可在官方模型基础上注入领域数据（需自备数据集） 3. **文档参考** - 查阅技术细节： - [DeepSeek-V3.1 官方文档](https://api-docs.deepseek.com/news/news250821)[^3] - [Function Calling 指南](https://api-docs.deepseek.com/guides/function-calling)[^3] --- ### **相关疑问解答** > ▶️ **为何不公开数据集？** > 大模型训练数据常含非公开授权内容，开放原始数据可能引发法律风险[^4]。 > ▶️ **如何验证数据效果？** > 可通过 **长文本理解测试**（如 100K+ token 文档摘要）或 **Agent 任务评测**（如工具调用）评估[^3]。 ---
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