一句话的威力能有多大？
DeepSeek-V3.1 今天用实际行动，告诉了全世界。
自去年924以来，久违的ETF涨停。
甚至有好事的网友，帮知名游资章盟主算了笔账，芯片龙头寒武纪一天涨停，帮章盟主赚了10+亿。
这一切，都是因为DeepSeek-V3.1 发布，官微公众号置顶留言的一句话。
是的，DeepSeek更新了。
线上模型版本已升级至 V3.1。
简单举个例子。
电影《钱学森》，有个片段让我印象深刻，钱老归国造导弹，能设计出来，但配套的制造业跟不上，生产的零件不达标。
这与国内AI目前面临的问题是一样的，大模型可以做出来，但国产芯片性能不足，不如国外，所以哪怕英伟达卖给我们的芯片是阉割版，也有很多厂商抢着要。
而电影中钱老提出的解决方案是，基于国内的工业体系去做反向适配调整。
Deepseek V3.1这次专门为国产芯片做适配设计也是一样，不追求国产AI芯片能快速赶上英伟达的领先水平，而是基于国产芯片做优化适配。专为国产芯片定制参数精度，能最大化释放国产芯片的性能。
由此，我们应该相信，国产芯片替代英伟达的进程，可能会很快。
好了，说完了背景，现在来说说deepseek V3.1的更新情况。
先插个很有意思的事儿，DeepSeek官方把此次更新命名为V3.1，这是不是说明，前两次写过的V3-0324（告别代码门槛：深度实测DeepSeek-V3-0324的AI编程体验）和R1-0528（新版DeepSeek R1你得这样用，还有隐藏大招），都算不上DeepSeek官方认可的正式版本，只能算是小升级，毕竟版本号都没有。hhh~
此次升级具体的参数、性能啥的不说了，网上到处都有。
简单说就是：
- 这是一个混合架构模型，不是R2或者纯推理模型。一个模型同时支持思考模式与非思考模式
- 之前不少人吐槽DeepSeek-R1效率慢，这次新出的V3.1版本在思考减少20-50%的情况下，维持了之前的能力，也就是说思考效率提速了20-50%。
- 通过 Post-Training 优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。如官微标题所说，这是DeepSeek迈向 Agent 时代的第一步。
细心的朋友可能已经发现了，现在打开DeepSeek，已经找不到R1了。
模型界面里的“深度思考”按钮，从【深度思考(R1)】变成了【深度思考】 。
是的，V3.1融合了R1和V3的特点，并做了融合升级。
官方都说了是迈向Agent时代的第一步了，那我必须得测试一下它的编程和Agent的水平了。
先让它做个网页，看看它为自我介绍做的网页水平怎么样。
思考效率确实很快，代码写的也是飞快，嗖~一下就写了上百行了。
任务比较简单，运行也是一次成功。
整体完成度挺高的，交互按钮也都有效，色彩虽然简单，但很高级。
甚至，它给的查看模型的链接，是有效的！
直接跳转到模型库里V3.1的官方文件了，这倒算是个意外惊喜。
再来。
我想它帮我做一个听曲识别的音乐播放器。
效率依然很高，1分钟搞定。
再做一个之前老做的贪吃蛇游戏。
不知道大家注意到没有，现在DeepSeek进行深度思考的时间确实大大缩短了，我记得年初使用的时候，经常出现思考大几十秒、甚至一两分钟的情况。
我测试了几十个Agent，它的思考时间都不超过20秒。
唰唰唰写代码的时间，也非常的快。
玩了好几局，操作界面还是有点别扭，不知道是不是我玩儿游戏很少的原因。
不过整体流畅度还是很高的，而且也是一次成功，没有进行补充对话让它做任何修改。
测试了不少Agent，应该说有90%以上都是还不错，可以使用的。
而且全都是一次成功。
不过有个不足的地方，它没有及时地进行分屏，在右侧实时展示任务进展，在任务可视化这点上，没有之前测试过的秘塔AI那么友好。
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
那如何学习大模型 ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
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