亚马逊AWS官方博客
DeepSeek-v3.1 模型现已在 Amazon Bedrock 可用
今年 3 月，Amazon Web Services（AWS）在 Amazon Bedrock 中将 DeepSeek-R1 作为完全托管、正式发布的可用模型推出，成为首家以无服务器方式交付该模型的云服务提供商。自那时起，客户通过 Amazon Bedrock 利用 DeepSeek-R1 的功能来构建生成式人工智能应用程序，受益于 Bedrock 强大的护栏以及可确保 AI 安全部署的全面工具。
今天，我很高兴地宣布：DeepSeek-V3.1 现已作为完全托管的基础模型在 Amazon Bedrock 中可用。DeepSeek-V3.1 是一款混合开源权重模型，可在思考模式（思维链推理，可进行详细的分步分析）和非思考模式（直接输出答案，可加快响应速度）之间切换。
根据 DeepSeek 的数据，与 DeepSeek-R1-0528 相比，DeepSeek-V3.1 思考模式的答案质量相当且结果更优、复杂搜索任务的多步推理能力更强、思考效率显著提升。
| 基准 | DeepSeek-V3.1 | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Browsecomp | 30.0 | 8.9 |
| Browsecomp_zh | 49.2 | 35.7 |
| HLE | 29.8 | 24.8 |
| xbench-DeepSearch | 71.2 | 55.0 |
| Frames | 83.7 | 82.0 |
| SimpleQA | 93.4 | 92.3 |
| Seal0 | 42.6 | 29.7 |
| SWE-bench Verified | 66.0 | 44.6 |
| SWE-bench Multilingual | 54.5 | 30.5 |
| Terminal-Bench | 31.3 | 5.7 |
与之前的 DeepSeek 模型相比，通过后期训练优化，DeepSeek-V3.1 模型在工具使用和代理任务方面的性能得到了显著改善。此外，该模型还支持 100 多种语言，且语言熟练度接近母语水平，尤其在低资源语言（缺乏大型单语或并行语料库的语言）上的能力有明显增强。与之前的 DeepSeek 模型相比，您可以借助它来构建全球化应用程序，在提升结果准确性、减少幻觉输出的同时，清晰追踪其决策过程。
以下是此模型的关键使用案例：
- 代码生成：DeepSeek-V3.1 在编码任务中表现突出，软件工程基准测试成绩得到提升，代码代理能力也有所增强，是自动化代码生成、调试和软件工程工作流程的理想之选。它在编码基准测试中表现优异，并且能高效输出高质量结果。
- 代理式人工智能工具：该模型通过训练后优化增强了工具调用，使其在工具使用和代理工作流程方面表现出色。它支持结构化工具调用、代码代理和搜索代理，是构建自主人工智能系统的可靠选择。
- 企业应用程序：DeepSeek 模型已集成到各种聊天平台和生产力工具中，增强了用户互动并支持客户服务工作流程。该模型的多语言功能和文化敏感性使其适用于全球企业应用程序。
正如我在上一篇文章中提到的，在生产环境中实施公开可用的模型时，需重点关注数据隐私要求，检查输出中是否存在偏见，并在数据安全、负责任的人工智能和模型评测方面监控结果。
您可以访问 Amazon Bedrock 的企业级安全特征，并使用 Amazon Bedrock 护栏实施根据您的应用程序要求和负责任的人工智能政策定制的安全措施。您还可以使用 Amazon Bedrock 模型评测工具评测和比较模型，为您的使用案例确定最佳模型。
开始使用 Amazon Bedrock 中的 DeepSeek-V3.1 模型
如果您是第一次使用 DeepSeek-V3.1 模型，请转到 Amazon Bedrock 控制台，在左侧导航窗格的 Bedrock 配置下选择模型访问。要访问完全托管的 DeepSeek-V3.1 模型，请先在 DeepSeek 中申请对 DeepSeek-V3.1 的访问权限。然后，您将获得在 Amazon Bedrock 中访问该模型的权限。
接下来，要在 Amazon Bedrock 中测试 DeepSeek-V3.1 模型，请在左侧菜单窗格的操场下选择聊天/文本。然后，在左上角选择选择模型，选择 DeepSeek 作为类别，并选择 DeepSeek-V3.1 作为模型。选择应用。
我使用选定的 DeepSeek-V3.1 模型，运行了以下有关技术架构决策的提示示例。
Outline the high-level architecture for a scalable URL shortener service like bit.ly.Discuss key components like API design, database choice (SQL vs.NoSQL), how the redirect mechanism works, and how you would generate unique short codes.
您可以通过切换模型推理模式来开启和关闭思维，在得出最终结论之前生成回应的思维链。
您还可以通过 AWS 命令行界面（AWS CLI）和 AWS SDK 来访问模型。该模型同时支持 InvokeModel 和 Converse API。您可以查看涵盖多种使用案例和编程语言的丰富代码示例。
要了解更多信息，请访问 AWS 文档中的 DeepSeek 模型推斷参数和响应。
现已推出
DeepSeek-V3.1 现已在以下 AWS 区域推出：美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（东京）、亚太地区（孟买）、欧洲地区（伦敦）、欧洲地区（斯德哥尔摩）。后续区域更新可查看完整区域列表。要了解更多信息，请访问 Amazon Bedrock 中的 DeepSeek 产品页面以及 Amazon Bedrock 定价页面。
立即在 Amazon Bedrock 控制台中试用 DeepSeek-V3.1 模型，并将反馈发送至 AWS re:Post for Amazon Bedrock 或通过您常用的 AWS Support 联系方式发送。
— Channy
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