PPIO首发上线DeepSeek-V3.1,Agent 能力大幅提升

PPIO首发上线DeepSeek-V3.1,Agent 能力大幅提升

刚刚,DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V3.1,该模型相比此前 DeepSeek 系列模型拥有更高的思考效率和更强的 Agent 能力,在工具使用与智能体任务中的表现大幅提升。

DeepSeek-V3.1 采用混合推理架构,同时支持思考模式与非思考模式,且官方上下文均已扩展为 128K。经 PPIO 优化后,DeepSeek-V3.1 上下文长度可拓展至 160k,处理长文本及复杂问题的能力进一步增强。

快速入口:

https://ppio.com/llm/deepseek-deepseek-v3.1

模型特征

  • 工具调用/智能体支持增强

据 DeepSeek 官方发布消息,通过 Post-Training 优化,DeepSeek-V3.1 拥有更强工具调用和任务处理能力。

在代码修复测评 SWE 与命令行终端环境下的复杂任务(Terminal-Bench)测试中,DeepSeek-V3.1 相比之前的 DeepSeek 系列模型有明显提高。

我们尝试在 Trae 中调用 PPIO 提供的 DeepSeek-V3.1 模型 API,进行前端代码编写,得到的页面交互流畅自然,信息架构逻辑性强。

  • 思考效率提升

相比 DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think 在输出 token 数减少 20%-50% 的情况下,各项任务的平均表现与 R1-0528 持平,且能在更短时间内给出答案。同时,非思考模式下的输出长度也明显减少,并保持相同的模型性能。

现在,PPIO已支持接入Trae,只需简单配置,就可以在Trae中调用PPIO提供的DeepSeek-V3.1模型API,体验DeepSeek V3.1的编程能力。

模型ID:deepseek/deepseek-v3.1

PPIO 一直致力于为企业和开发者提供更高性能的模型 API 服务,帮助企业将先进技术快速集成到企业现有的工作流程中。

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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

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今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

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为什么说“Spot GPU实例”是AI算力体系的战略级补充?

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在云计算的成本优化领域,有一种独特的计费模式,它允许用户以极低的折扣获取计算资源,堪比“捡漏”。这就是 Spot 实例。 早期的 Spot 实例是“闲置资源的低价甩卖”,本质是供需调节。但在今天的云原生与 AI 生态中, Spot 实例——尤其是 Spot GPU 实例,变成了 AI 算力编排体系中的战略一环。 对于希望最大化利用云预算的开发者和企业来说,理解并善用 Spot GPU 实例是实现成本效益最大化的关键。 # 01 什么是 Spot 实例? Spot 实例,又被称为竞价实例、抢占式实例,是云服务提供商将数据中心内的闲置计算容量以动态变化的价格进行售卖的一种机制。 Spot 实例在性能上与标准的按需实例(On-Demand Instance)并无二致,但价格却能提供高达 50%~90% 的折扣。 而低价的代价是,当云服务商需要收回这些容量以满足按需或其他更高优先级用户的需求时,

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AI正跨越鸿沟,创业者该关注什么?PPIO姚欣提出两大关键指标

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从 23 岁在宿舍创办PPTV,到率先成立 AI 创业营,再到预见性地布局 AI 云算力基础设施 PPIO ,创业者姚欣的二十一年,是一部穿越了 PC 、移动和 AI 三次技术浪潮的“活历史”。 近日,PPIO 联合创始人兼 CEO 姚欣受邀做客36氪《AI局中人》栏目,直播中分享了他横跨 PC 互联网、移动互联网到 AI 时代的三段创业经历,并与36氪特邀主持人、蚂蚁集团 NEXTA 创新实验室项目负责人何思翀深入探讨了以下内容: · 谈选择:放弃内卷的 AI 应用红海,他为何坚信“送水”是门更好的生意? · 谈数据:日均 2000 亿次 Token 调用的硬核数据里,藏着你没看到的增长密码。 · 谈未来:杀手级应用不是下一个微信,

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