DeepSeek-V3.1 在 SiliconFlow 上：混合思维，更智能的工具和 164K 上下文窗口

简要：DeepSeek-V3.1 已上线 SiliconFlow！凭借先进的推理能力、164K上下文窗口以及极快的效率，您现在可以将SiliconFlow 的 DeepSeek-V3.1 API直接集成到Claude Code中——在降低成本的同时提高工作效率！

SiliconFlow 很高兴将DeepSeek-V3.1引入我们的模型目录——这是 DeepSeek 的最新升级，使 AI 更进一步进入代理时代。通过其混合思维模式，用户可以根据需要在标准和深度推理之间切换，而更智能的工具调用和更快的推理则提供了更流畅的用户体验。除此之外，SiliconFlow 支持高达 164K 的上下文窗口，轻松实现更丰富的对话、更长的文档处理和更复杂的任务。

通过 SiliconFlow 的 DeepSeek-V3.1 API，您可以期待：

• 经济实惠的定价：DeepSeek-V3.1 $0.27/M tokens（input）和 $1.1/M tokens（output）。

• 扩展上下文窗口：164K 上下文窗口用于复杂任务。

无论您是初创公司还是企业，SiliconFlow 都提供可用于生产的 API，以极低的成本无缝集成到实际应用中。

DeepSeek-V3.1 的突破性性能

与之前的版本相比，此次升级在多个方面都有所改善：

• 混合思维模式：一个模型通过更改 chat 模板支持思维模式和非思维模式。

• 更智能的工具调用：通过后期训练优化，模型在工具使用和代理任务中的性能显著提升。

• 更高的思维效率：DeepSeek-V3.1-Think 在回答质量上可与 DeepSeek-R1-0528媲美，同时响应速度更快。

这些收益背后是一场训练上的重大飞跃。DeepSeek-V3.1 扩展了长上下文扩展管道，32K 阶段用到了 10 倍的数据（630B token），128K 阶段增加了 3.3 倍数据（209B token）。通过整合更多的长文档数据并使用UE8M0 FP8格式进行训练，模型将大规模训练转化为了更快的推理、更高的效率以及与现代基础设施的无缝兼容。

这对您意味着什么：

• 更长的上下文窗口：单次处理整个法律合同、分析大型代码库而无需分块或末端处理研究论文。通过 SiliconFlow，您甚至可以访问更长的 164K 上下文窗口（约 130,000 个词）——相当于在一次会话中处理《老人与海》的 4-5 份副本，用于处理特别大的文档和复杂的工作流。

• 跨领域更佳性能：无论是解决复杂的数学问题、撰写技术文档还是处理跨学科的推理任务，DeepSeek-V3.1 都能通过扩展的训练数据提供更准确和可靠的输出。

• 更快和更高效的工作流：得益于 UE8M0 FP8 精度，您可以更快地生成响应且计算成本更低——这意味着初创公司的更快速迭代和企业的更高效可扩展性。

基准性能

DeepSeek-V3.1 的收益不仅是理论上的——它们在现实世界基准测试中转化为有形的改进：

• 编码与执行：在 SWE 和命令行终端环境（Terminal-Bench）中的代码修复评估中，DeepSeek-V3.1 相较于之前的 DeepSeek 系列模型显示出了明显的改进。

• 搜索与推理：DeepSeek-V3.1 在多个搜索评估指标上取得了显著的改进。在需要多步推理的复杂搜索测试（BrowseComp）和跨学科专家级问题测试（HLE）中，DeepSeek-V3.1 的性能显著超越了 R1-0528。

在 Claude Code 中使用 SiliconFlow 的 DeepSeek-V3.1 API

现在，Claude Code 支持使用 DeepSeek 模型，您可以集成SiliconFlow 的 DeepSeek-V3.1 API。

步骤 1：获取您的 SiliconFlow API Key

1. 登录您的 SiliconFlow 仪表板。

2. 导航到 API Keys 部分。

3. 生成一个新的 API Key 以访问 DeepSeek V3.1。

4. 复制并保存您的 API Key。

步骤 2：配置环境变量

打开您的终端并设置以下环境变量：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

步骤 3：使用 DeepSeek V3.1 启动 Claude Code

导航到项目目录并启动 Claude Code：

cd your-project-directory
claude

cd your-project-directory
claude

cd your-project-directory
claude

Claude Code 现在将通过 SiliconFlow 的 API 服务使用 DeepSeek V3.1 来满足您所有的代码协助需求！

更重要的是，您还可以通过 gen-cli 和 Cline 访问 SiliconFlow 的 DeepSeek v3.1 模型。

Gen-CLI

Gen-CLI 基于开源的 Gemini-CLI 现已在 GitHub 上可用。安装步骤如下：

1. 确保您的系统安装了 Node.js 18+。

2. 设置 API Key 环境变量：

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

3. 运行 Gen-CLI：

通过 npx：

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

或通过 npm 安装：

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

Cline

1. 在 VSCode 中，使用 Ctrl/Command+Shift+P 打开命令面板，并在新标签页中打开 Cline 进行配置。

2. 在新窗口中进行配置：

• API 提供商：选择 OpenAI 兼容

• 基础 URL：https://api.siliconflow.com/v1

• API Key：从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取

• 模型 ID：从 https://cloud.siliconflow.com/models 选择

3. 开始使用 Cline。

立即开始

1. 探索：在 SiliconFlow 模型广场试用DeepSeek-V3.1。

2. 集成：使用我们的 OpenAI 兼容 API。在SiliconFlow API 文档中了解完整 API 规范。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

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