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　　V3.1-Terminus是在 DeepSeek-V3.1基础上的一个强化版本，在稳定性、工具调用能力、语言一致性、错误修正等方面进行迭代改进。

　　另外，论文提到，使用DSA的模型在处理128K长上下文时，推理成本显著低于DeepSeek-V3.1-Terminus，尤其在解码阶段。

　　DeepSeek还表示，在新模型研发过程中，需要设计和实现很多新的GPU算子。

　　他们使用高级语言TileLang进行快速原型开发，并在最后阶段，以TileLang作为精度基线，逐步使用底层语言实现更高效的版本

　　我们建议社区在进行研究性实验时，使用基于TileLang的版本以方便调试和快速迭代。

　　下午还刚在GitHub上刷到这张“国庆是休息日，请给我们关注的同学一点时间”的图：