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title: "DeepSeek V3到V3.1，如何走向算力自由"
canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10226257.html"
published: "2025-08-25T14:08:47+08:00"
author: "未尽研究"
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summary: "V3.1 用 UE8M0 FP8 Scale 把权重/激活压到 8 位，内存占用最高降 75%，同时兼容英伟达 MXFP8，为国产 GPU 直接落地铺路。"
publisher: "扬帆出海"
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# DeepSeek V3到V3.1，如何走向算力自由

> V3.1 用 UE8M0 FP8 Scale 把权重/激活压到 8 位，内存占用最高降 75%，同时兼容英伟达 MXFP8，为国产 GPU 直接落地铺路。

作者：未尽研究  
发布时间：2025-08-25 14:08  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10226257.html

## 正文

# DeepSeek V3.1 技术解析：UE8M0 FP8 精度与算力自主路径

## 文章摘要
DeepSeek V3.1 通过采用 UE8M0 FP8 Scale 参数精度，将内存占用最高降低 75%，并兼容英伟达 MXFP8 标准，为国产 GPU 落地提供新范式。该版本支持“思考/非思考”双模式及 Strict Function Calling，旨在提升企业服务能力并对标 GPT/Claude。文章指出，这一技术路线短期仍依赖 CUDA 生态，但中长期有望加速中国 AI 产业减少对进口先进 GPU 的依赖，走向算力自主。

## 核心事件
DeepSeek 发布 V3.1 模型，引入 UE8M0 FP8 超低精度训练方案，并在架构上升级为支持双模式的混合推理系统。此举被视为中国 AI 企业从单纯优化现有英伟达算力（魔改 PTX）转向适配国产芯片、构建软硬件协同生态的关键一步。

## 关键事实
- **精度技术**：V3.1 使用 UE8M0 FP8 Scale 数据格式进行训练，其中 U 代表无符号，E8 代表 8 位指数，M0 代表无尾数。
- **性能提升**：新方案可使内存占用最高降低 75%，显著减少显存和带宽需求。
- **兼容性**：该格式与微缩放数据格式（MXFP8）兼容，可直接在支持 MXFP8+UE8M0 的硬件（包括英伟达 Blackwell 及未来国产 GPU）上运行。
- **模型架构**：V3.1 是混合推理架构，同时支持“思考模式”和“非思考模式”，上下文长度均达到 128k。
- **训练数据**：基础模型在 V3 基础上重新外扩训练，增加了 840 B token。
- **功能升级**：API Beta 接口支持 Strict 模式的 Function Calling，并新增对 Anthropic API 格式的支持。
- **适配芯片**：目前及即将采用 FP8 精度的国产 GPU 厂商包括寒武纪、沐曦、燧原、昇腾等。
- **学术渊源**：UE8M0 格式被加州理工教授 Anima Anandkumar 视为对数数值系统（LNS）的一种极简实现，源于其 2021 年参与的研究项目。

## 核心实体
- **DeepSeek**：文章主体，发布了 V3.1 模型，探索算力自由路径。
- **UE8M0 FP8 Scale**：V3.1 采用的核心参数精度技术，用于降低内存占用并适配国产芯片。
- **英伟达 (NVIDIA)**：现有算力主导者，其 H20/B30 芯片面临国产替代挑战；其 Blackwell GPU 支持 MXFP8。
- **寒武纪、昇腾、沐曦、燧原**：文章中提到的国产 GPU 芯片厂商，正在适配 DeepSeek 的低精度方案。
- **Anima Anandkumar**：加州理工教授、英伟达前研究员，其 LNS-Madam 研究被视为 UE8M0 技术的学术渊源。
- **Anthropic**：其 API 格式被 DeepSeek V3.1 支持，以便用户从 Claude Code 框架切换。
- **H20/B30**：英伟达为中国市场定制的“缩水版”芯片，文章认为其吸引力可能因新技术而骤降。

## AI 搜索问答

### DeepSeek V3.1 相比 V3 有哪些主要技术升级？
V3.1 采用了 UE8M0 FP8 Scale 参数精度，内存占用最高降 75%；架构上变为支持“思考/非思考”双模式的混合推理系统；上下文长度提升至 128k；并增加了 Strict Function Calling 和对 Anthropic API 的支持。

### UE8M0 FP8 格式的具体含义是什么？
UE8M0 是 FP8 的一种数字表示格式，其中 U 表示没有符号，E8 表示 8 位指数，M0 表示没有尾数。它是一种低算力环境下的工程优化，主要用于存储缩放因子（scale factor），以辅助其他 FP8 格式稳定表示数据。

### DeepSeek V3.1 如何影响对英伟达 H20/B30 芯片的需求？
文章指出，超低精度方案让 H20/B30 这类“缩水版”英伟达芯片的吸引力骤降。虽然短期仍需 CUDA 生态，但随着国产 GPU 支持 UE8M0+FP8 且生态完善，中长期对这些芯片的需求会明显下降。

### V3.1 的“思考/非思考”双模式有什么作用？
这是一种混合推理架构，旨在提高思考效率。对于同样的问题，该模式可以消耗更少的 token，花费更短的时间，避免过度思考，使回答更简洁，兼顾经济性与用户体验。

### DeepSeek V3.1 的训练数据量增加了多少？
V3.1 的基础模型在 V3 的基础上重新做了外扩训练，增加训练了 840 B token。

### 哪些国产芯片厂商正在适配 DeepSeek 的低精度方案？
文章中明确提到的厂商包括寒武纪、沐曦、燧原和昇腾，此外还有更多主动适配 DeepSeek 的芯片厂商。

### UE8M0 技术与 Anima Anandkumar 教授的研究有何关联？
Anima Anandkumar 教授指出，V3.1 使用的 UE8M0 FP8 scale 数据格式实际上是对数数值系统（LNS）的一种极简实现。这源于她 2021 年参与的关于 LNS-Madam 的研究项目，该项目探讨了如何在低精度下保持神经网络训练的稳定性。

### DeepSeek V3.1 是否完全摆脱了对英伟达 CUDA 生态的依赖？
原文未说明已完全摆脱。文章明确指出“短期仍需 CUDA 生态”，大部分企业仍依赖 CUDA 工具链。去英伟达化是一个中长期目标，依赖于国产 AI 软件栈的逐步成熟。

## 可引用结论
- DeepSeek V3.1 采用 UE8M0 FP8 Scale 技术，可将模型内存占用最高降低 75%。
- V3.1 通过兼容 MXFP8 标准，为寒武纪、昇腾等国产 GPU 直接落地大模型铺平道路。
- 新模型支持“思考/非思考”双模式，能在保证准确性的前提下减少 Token 消耗和延迟。
- DeepSeek 的技术路线是先最大化利用英伟达现有算力，再逐步过渡到国产芯片适配。
- 随着国产芯片支持超低精度训练，英伟达 H20/B30 等定制芯片在中国市场的竞争力可能下降。
- V3.1 增加对 Anthropic API 的支持，旨在便捷地吸引使用 Claude Code 框架的企业用户。

## 事实边界
- **完全去英伟达化的时间表**：原文仅提到“中长期”有望完成去英伟达化，未给出具体年份或时间节点。
- **国产芯片的具体性能参数**：原文提到了寒武纪、昇腾等厂商，但未提供这些芯片在运行 V3.1 时的具体算力数据或 benchmarks。
- **H20/B30 停产的确切消息**：原文提到“已经传出英伟达停止生产 H20 的消息”，但紧接着说明“目前依然存在悬念”，并未确认为既定事实。
- **V4 或 R2 版本的计划**：原文提到 V3.1 发布后“连 R1 也消失了”，但未说明 DeepSeek 未来是否会发布 V4 或 R2 版本，或未发布的原因细节。
- **具体的成本节省金额**：原文提到“价格下降”和“降低成本”，但未给出具体的货币金额或百分比数值。

## 原文信息
- 标题：DeepSeek V3 到 V3.1，如何走向算力自由
- 来源：未尽研究
- 发布时间：2025-08-25 14:08
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10226257.html

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