DeepSeek-V3 — это новейшая модель от команды DeepSeek, основанная на возможностях следования инструкциям и написания кода предыдущих версий. Предварительно обученная на почти 15 триллионах токенов, согласно опубликованным оценкам, модель превосходит другие модели с открытым исходным кодом и конкурирует с ведущими моделями с закрытым исходным кодом.
Для получения подробной информации о модели, пожалуйста, посетите репозиторий DeepSeek-V3 или ознакомьтесь с анонсом запуска.
Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V3
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
DeepInfra | 32,32 ₽ | 89,88 ₽ | — | 11 т/с | — | 73,0 % |
StreamLake−10 % | — | 18 т/с | 100,0 % | 27,0 % | ||
DeepInfra | 40,40 ₽ | 112,35 ₽ | — | 11 т/с | 93,7 % | 73,0 % |
Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek, представляющая собой экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентских рабочих процессов, и особенно сильна в долгосрочных задачах, которые должны быть выполнены до конца за множество шагов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 1,6T и 49B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для продвинутого рассуждения, кодирования и рабочих процессов агентов с длительным горизонтом, демонстрируя высокую производительность в тестах по знаниям, математике и разработке программного обеспечения. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она представляет гибридную систему attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждения. Модель хорошо подходит для сложных рабочих нагрузок, таких как анализ всей кодовой базы, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как возможности, так и эффективность.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это снимок DeepSeek V4.1 Flash от 17 октября 2026 года, предоставляемый DeepSeek под именем API-модели deepseek-flash. V4.1 Flash — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из основы в 552B параметров, асимметричное разделение, которое поддерживает низкие вычислительные затраты на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений является родным для архитектуры, с визуальными и текстовыми embedding'ами, совместно обученными с самого начала предварительного обучения, а не добавленными позже, как в более ранней экспериментальной V4 Flash Vision Exp. Она подходит для кодирования, терминальных и компьютерных агентов, а также для долгосрочных задач, которые должны быть выполнены за множество шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое KV-кэширование сокращает память кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентские рабочие нагрузки. DeepSeek позиционирует ее как экономичный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.
DeepSeek: DeepSeek Pro Latest
Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek Pro.
DeepSeek: DeepSeek Flash Latest
Эта модель всегда перенаправляется на новейшую модель семейства DeepSeek Flash.