मुख्य सामग्री पर जाएं

DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)

DeepSeekDeepSeekओपन वेटMIT · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

DeepSeek-V3.1 is a hybrid model supporting both thinking and non-thinking modes through different chat templates. Built on DeepSeek-V3.1-Base with a two-phase long context extension (32K phase: 630B tokens, 128K phase: 209B tokens), it features 671B total parameters with 37B activated. Key improvements include smarter tool calling through post-training optimization, higher thinking efficiency achieving comparable quality to DeepSeek-R1-0528 while responding more quickly, and UE8M0 FP8 scale data format for model weights and activations. The model excels in both reasoning tasks (thinking mode) and practical applications (non-thinking mode), with particularly strong performance in code agent tasks, math competitions, and search-based problem solving.

रिलीज़ तिथि
2025-08-21
पैरामीटर
671.0B
संदर्भ लंबाई
164K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

38
general
53
coding
54
reasoning
47
science
30
agents
0
multimodal

रैंकिंग

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

Terminal-Bench31.3%स्वयं
BrowseCompOpenAI (2025)30.0%स्वयं

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)74.9%स्वयं

Code

Aider-Polyglot68.4%स्वयं
SWE-Bench Verified66.0%स्वयं
LiveCodeBench56.4%स्वयं
SWE-bench Multilingual54.5%स्वयं

Factuality

SimpleQA93.4%स्वयं

Finance

MMLU-Pro83.7%स्वयं

General

MMLU-Redux91.8%स्वयं

Math

CodeForces0.70 / 3000स्वयं
AIME 202466.3%स्वयं
AIME 202549.8%स्वयं
HMMT 202533.5%स्वयं
Humanity's Last Exam15.9%स्वयं

Reasoning

BrowseComp-zh49.2%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
49.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
21.4
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.6
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.5
Lcr(Artificial Analysis)
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Language
90
Factuality
90
Legal
80
Finance
80
Healthcare
80
Physics
70
Frontend Development
70
Biology
70
Chemistry
70
Math
60
Reasoning
60
General
60
Code
60
Search
40
Agents
30
Vision
20

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.56 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$1.68 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.84 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.13 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

2 प्रदाता

सबसे सस्ता: DeepSeekसबसे महंगा: Alibaba (China)
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1DeepSeekप्राथमिक
$0.56
$1.68
2Alibaba (China)
$0.574
$1.721

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक