Перейти к основному содержанию

DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)

DeepSeekDeepSeekОткрытые весаMIT · Коммерческое использование

Описание

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.

Дата выхода
2025-08-21
Параметры
671.0B
Длина контекста
164K
Модальности
text

Радар способностей

34
general
58
coding
54
reasoning
53
science
30
agents
0
multimodal

Рейтинги

Домен#МестоОценкаИсточник
Рейтинг кодинга295
51.0
AA
Общий рейтинг325
41.0
AA
Наука348
42.0
AA

Оценки бенчмарков (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Factuality

SimpleQA93.4%Сам.

General

Aider-Polyglot68.4%Сам.

Language

MMLU-Redux91.8%Сам.
MMLU-Pro83.7%Сам.

Math

CodeForces0.70 / 3000Сам.
AIME 202466.3%Сам.
AIME 202549.8%Сам.
HMMT 202533.5%Сам.

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)74.9%Сам.
SWE-Bench Verified66.0%Сам.
LiveCodeBench56.4%Сам.
SWE-bench Multilingual54.5%Сам.
BrowseComp-zh49.2%Сам.
Terminal-Bench31.3%Сам.
BrowseCompOpenAI (2025)30.0%Сам.
Humanity's Last Exam15.9%Сам.

Индексы оценки AA

(Artificial Analysis)
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
83.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
73.5
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
57.7
Math Index(Artificial Analysis)
49.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
49.7
Lcr(Artificial Analysis)
47.0
Ifbench(Google Research (2023))
37.8
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
34.8
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
24.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)
13.7
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
6.7

Оценки категорий LLM Stats

(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

Цены

Цена ввода$0.56 / 1M токенов
Цена вывода$1.68 / 1M токенов
Смешанная цена (3:1)$0.84 / 1M токенов
Цена чтения кэша$0.13 / 1M токенов

Скорость

Токенов/сек0.0
Задержка первого токена0.00s
Время до первого ответа0.00s

Рейтинг цен провайдеров

Рейтинг цен провайдеров

3 провайдеров

Самый дешевый: DeepInfraСамый дорогой: Alibaba (China)
ПровайдерВводВывод
1DeepInfraСамый дешевый
$0
$0
2DeepSeekОсновной
$0.56
$1.68
3Alibaba (China)
$0.574
$1.721

Сравнение цен разных API-провайдеров для этой модели.

Внешние ссылки