DeepSeek-V3.1 veröffentlicht: Hybrid Reasoning und Stronger Agents, der erste Schritt in die Ära der KI-Agenten. KI und große Models sind in die Phase des Agenturrennens eingetreten. DeepSeek-V3.1 wird mit dem hybriden Denkmodus und stärkeren Agentenfähigkeiten auf den Markt gebracht, der sowohl denkende als auch nicht-denkende Pfade unterstützt, sowie das Umschalten mit einem Klick mit der DeepThink-Taste. Die ökologische Zusammenarbeit rund um KI, künstliche Intelligenz, ChatGPT und andere Ökosysteme kann Geschwindigkeit, Kosten und Stabilität bei Automatisierung und intelligenten Anwendungen berücksichtigen.
1. Versionshervorhebungen und Positionierung
1. Hybrides Denken: ein Modell, zwei Modi
Der Kern von KI und künstlicher Intelligenz liegt in der Argumentation von Autonomie. DeepSeek-V3.1 realisiert den automatischen Kompromiss zwischen verschiedenen Aufgaben von KI-Tools durch Denk- und Nicht-Denkmodi: Der Nicht-Denkmodus eignet sich für allgemeine Gespräche, Zusammenfassungen und strukturierte Generierung, und der Denkmodus eignet sich für mehrstufige Planung, mathematische Logik und komplexe Werkzeugketten. DeepThink-Tasten erleichtern den Wechsel und erleichtern das schnelle Testen von Produkten und Projekten.
2. Denken Sie schneller: Verkürzen Sie den Weg von der Frage zur Antwort
KI-Tools müssen ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität finden. Im Vergleich zu DeepSeek-R1-0528 betont V3.1-Think eine schnellere Denkkonvergenz und ein kürzeres Chain-Reasoning, wobei die Robustheit und Erklärbarkeit des maschinellen Lernens berücksichtigt wird. Für die Automatisierungsanwendung großer Modelle bedeutet dies eine geringere Latenz und eine besser kontrollierbare Kostenkurve.
3. Stärkere Agentenfähigkeiten: Der Schlüssel zu Multi-Tool- und Multi-Step-KI-Agenten
liegt darin, das Tool richtig zu rufen. V3.1 stärkt das Aufrufen von Funktionen, das Abrufen von Wissen und die mehrstufige Ausführung nach dem Training, was besonders effektiv für die tägliche Automatisierung, die Frontend- und Backend-Verknüpfung und die Berichterstellung ist. In Kombination mit dem ChatGPT-Ökosystem, den ausführlichen Verständnis- und Toolkit-Tabellen von Claude und der unternehmensinternen RPA können stabile intelligente Agenten erstellt werden.
(1) Warum es sich lohnt, jetzt zu wechseln und zu pilotieren
a. Hybride Inferenz kann den Modellstack vereinheitlichen und die Orchestrierung mehrerer Modelle reduzieren
b. Automatisierte Agenten sind stabiler und Funktionsaufrufe sind genauer
c. Produkte können über die DeepThink-Taste A/B-visualisiert werden, wodurch die Integrationsschwelle
wird 2. Einstieg und Landung: Der komplette Weg von Buttons zu APIs
1. Produktlinie: Umfangreicher Test von DeepThink Buttons
KI-Produktmanagement sollte Erfahrungen und Daten berücksichtigen. Verwenden Sie zunächst das Nicht-Denken, um vorläufige Antworten zu erhalten, und wechseln Sie dann das Denken, um komplexe Probleme zu überprüfen. Erfassen Sie die Zeit, das Token und die Genauigkeit vor und nach dem Wechsel und beschleunigen Sie die Schwelle für die intelligente Entscheidungsfindung. Für Kundenservice-, Such- und Q&A-KI-Tools wird empfohlen, standardmäßig auf Nicht-Denken zu setzen und automatisch auf Denken zu setzen, wenn ein Problem ausgelöst wird.
2. Engineering-Linie: Template-Switching und Funktionssignatur-Governance
DerSchlüssel zur Implementierung von KI-Engineering ist die Template- und Tool-Governance. Die Standard-Meldungsvorlage wird verwendet, um zwischen Denken und Nicht-Denken zu unterscheiden, und die Funktionssignatur, das Schema und die Fehlerwiederholungsstrategie werden vereinheitlicht. Fügen Sie explizit eine Liste von Tools ein, definieren Sie Timeouts, Wiederholungen und Fehlerfallbacks, um die Automatisierung kontrollierbar zu halten. Es verbindet Vektorabruf, Datenbanken, externe APIs und Workflow-Engines zu einem stationären Proxy.
(1) Design von Eingabeaufforderungen und Systemeinschränkungen
a. Rollen und Ziele: Definition von KI- und KI-Aufgabengrenzen und roten Sicherheitslinien
b. Toolliste: Name, Ein- und Ausgabe, Kosten und Verzögerung
c. Rückgabeformat: JSON-Schema und Aufzählungsfehlercode
d. Bewertungs-Hooks: Obergrenze der Schritte, Denktiefe und Beendigungsbedingungen
(2) Kosten- und Verzögerungsstrategie
a. Nicht-Thinking-Priorität, Reduzierung von Inferenz-Token und Tail-Latenz
b. Trigger-Denken für komplexe Aufgaben, Erhöhung der Genauigkeit und Interpretierbarkeit
c. Beobachtungsindikatoren: Erfolgsquote, durchschnittliche Schritte, Trefferquote bei Tool-Aufrufen, Stückkosten
(3) Typische Szenarien und Kombinations-Punches a
. Datenabruf und Berichtsautomatisierung: Generierung von Abfrageentwürfen ohne Denken, Thinking-Optimierung und -Verifizierung
b. Frontend-Konstruktion und Low-Code: Denken und Planen, Nicht-Denken-Code-Schnipsel und Zykluskorrektur
c. Wissensdatenbank-Q&A: Abrufen-Think-Tool-Zusammenfassen des vierstufigen Ablaufs
d. Kreative Produktion: Zusammenarbeit mit Midjourney und Stable Diffusion, und der Agent ist für die Skripterstellung und die Batch-Steuerung
3. Vergleich und Auswahl: V3.1, R1-0528 und Friend Ecosystem
1, V3.1-Think und R1-0528
AI Reasoning: V3.1-Think konzentriert sich auf schnelleres Denken und robuste Tools, und R1-0528 legt den Schwerpunkt auf Deep Reasoning und Long Chain Exploration. Die technische Seite kann V3.1 als Standardproxy verwenden und dann R1-0528 für schwierige oder akademische Argumentationen fallen lassen, um eine zweigleisige Automatisierung zu bilden.
2. Zusammenarbeit mit ChatGPT und Claude
Das KI-Ökosystem ist kein Nullsummenspiel. ChatGPT ist ausgereift in ökologischen Plug-Ins und allgemeiner Generierung, Claude ist stark im Langformverständnis und im Sicherheitsstil, und DeepSeek-V3.1 hat Vorteile in den Bereichen hybrides Denken und Lokalisierung und Kosteneffizienz. Durch die Kombination der drei kann ein vollständiger geschlossener Kreislauf von der Anforderungsklärung über die Tool-Ausführung bis hin zur Compliance-Überprüfung erreicht werden.
3. Montagelinie mit visuellen Modellen
Midjourney und Stable Diffusion können von Agenten geplant werden, um eine skriptgesteuerte Materialproduktionslinie zu bilden: V3.1 führt eine prompte Wortplanung und Chargenverwaltung durch, und die visuelle Modellausgabe und die Qualitätsprüfung werden automatisch durchlaufen, was für die Intelligenz und Automatisierung von Marketing-, Design- und E-Commerce-Szenarien geeignet ist.
(1) Migrations- und Kompatibilitätsvorschläge
a. Versuchen Sie, die gemeinsamen Spezifikationen von Funktionsschnittstellen und Nachrichtenstrukturen zu befolgen
b. Setzen Sie Denkschalter, um Graustufenfreigabe und Rollback sicherzustellen
c. Speichern Sie Denkspuren und Tool-Protokolle für eine einfache Wiedergabe und Optimierung
4. Evaluierung, Governance und Wachstum: Lassen Sie den Agenten wirklich laufen
1. Minimal möglicher KI-Agenten-Stack
a. Trennung von Planer und Ausführer, explizites Tool-Routing
b. Kombination von Speicher und Abruf, um die Kosten für wiederholtes Denken zu reduzieren
c. Beobachtung und Notfall: Strombegrenzung, Schutzschalter, untere Antwort, Fallback-Modell
2. Sicherheit und Compliance
KI-Agenten müssen über Berechtigungen und Audits verfügen. Richten Sie interaktive Bestätigungs- und Sandboxes für Tools mit hohem Risiko ein; Legen Sie Kontingente, Whitelists und Ratenlimits für Tools für ausgehende Anrufe fest; Die generierten Ergebnisse werden durch maschinelles Lernen erkannt und manuell überprüft.
3. Bewertungsmethodik
Setzen Sie offline Benchmarks plus Zeile A/B, um Indikatoren auf Aufgabenebene für KI-Tools und KI-Szenarien zu definieren: One-Step-Rate, Tool-Call-Accuracy-Rate, durchschnittliche Schritte, Benutzerzufriedenheit und Stückumsatz. Etablieren Sie Regressionstests, um die Tiefe des Denkens auf grenzenloses Wachstum zu beschränken.
4. Betrieb und SEO/GEO-Wachstum
Layout-Themen mit Schlüsselwörtern wie KI, künstliche Intelligenz, ChatGPT und Claude auf KI-Tool-Navigation und Content-Websites; Verwenden Sie automatisierte Skripts, um Fälle zu sammeln und Protokolle zu aktualisieren, und bewerten Sie sie in längeren Artikeln. Kombinieren Sie Landingpages in regionalen Sprachen, um die lokalisierte Suche und Konversion zu verbessern.
Häufig gestellte Fragen (Fragen und Antworten).
F: Wie wählt man einen Denk- oder Nicht-Denkmodus in KI-Produkten unter Berücksichtigung der Geschwindigkeit und Qualität der Automatisierung?
A: Die Schwierigkeit der Aufgabe des KI-Tools ist die Schwelle. Wissensfragen und -antworten und die Generierung von Vorlagen verwenden Nicht-Denken, während Planung und Multi-Tool-Orchestrierung Denken verwenden; Legen Sie Schrittlimits und Timeout-Fallbacks fest, um stabile KI-Agenten bei hoher Parallelität zu gewährleisten.
F: Wie ist die Arbeitsteilung zwischen DeepSeek-V3.1 und DeepSeek-R1-0528?
A: V3.1 ist für hybrides Denken und robuste Toolausführung verantwortlich, und R1-0528 ist für tieferes Chain-Reasoning und Problemlösung verantwortlich. Legen Sie V3.1 als standardmäßiges großes Modell fest und wechseln Sie automatisch zu R1-0528, wenn komplexe Schlussfolgerungen auftreten, um ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Erfolgsquote zu wahren.
F: Wie können Sie mit ChatGPT und Claude zusammenarbeiten, um stärkere KI-Agenten zu entwickeln?
A: ChatGPT wird für die allgemeine Generierung und ökologische Plugins verwendet, Claude wird für lange Artikel und Rezensionen verwendet und DeepSeek-V3.1 wird für das Tool-Routing und die mehrstufige Ausführung verwendet.
F: Wie können visuelle Inhalte in die Proxy-Pipeline integriert werden, um die Vorteile von Midjourney und Stable Diffusion zu nutzen?
A: Generieren und Verwalten von Eingabeaufforderungen und Batchparametern in V3.1, Aufrufen von Midjourney oder Stable Diffusion zum Generieren von Visualisierungen, und dann führt der Agent eine Qualitätsrückbewertung und Wiederholung durch. Es eignet sich für die intelligente Produktion von Marketingmaterialien, UI-Skizzen und E-Commerce-Diagrammen.
F: Wie kann ich die Kosten und die Latenz von KI-Agenten kontrollieren und gleichzeitig die KI-Qualität sicherstellen?
A: Standardmäßig nicht denken und dann das Denken aktivieren, nachdem die Komplexitätsschwelle ausgelöst wurde. Festlegen von Timeouts, Wiederholungen und Trennschaltern für Werkzeugaufrufe; Führen Sie Caching und Arbeitsspeicher ein, um sich wiederholende Rückschlüsse zu reduzieren, durchschnittliche Schritte und Stückkosten zu überwachen und A/B-Optimierung durchzuführen.
F: Welche Governance- und Sicherheitsmaßnahmen sind für die Unternehmenslandung erforderlich?
A: Implementieren von Whitelists, Quotas und Überwachungsprotokollen für Tools mit hoher Autorität; Einrichten von manuellen Bestätigungsknoten; Kombinieren Sie maschinelles Lernen mit der Erkennung von Content-Compliance, um Blockierungs- und Überprüfungsprozesse für sensible Ausgaben und Vorgänge mit hohem Risiko einzurichten.
