Обновление от 28 мая к оригинальному DeepSeek R1. Производительность наравне с OpenAI o1, но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671B параметров, из которых 37B активны при проходе вывода.
Полностью открытая модель.
Провайдер для DeepSeek: R1 0528
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 | 63,18 ₽ | 271,68 ₽ | 44,23 ₽ | — | 99,7 % |
SiliconFlow | 63,18 ₽ | 275,47 ₽ | — | — | 99,4 % |
StreamLake | 72,15 ₽ | 288,86 ₽ | — | — | 99,8 % |
Novita | 88,45 ₽ | 315,90 ₽ | 44,23 ₽ | — | 99,7 % |
Поддерживаемые параметры
Другие модели от deepseek
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284B и 13B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок, сохраняя при этом высокую производительность в рассуждениях и кодировании. Модель включает гибридный механизм attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждений `high` и `xhigh`; `xhigh` соответствует максимальному уровню рассуждений. Она хорошо подходит для таких приложений, как помощники по кодированию, чат-системы и рабочие процессы агентов, где важны скорость отклика и экономическая эффективность.
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek. Это общедоступная версия DeepSeek V4 Pro.
DeepSeek V4 Flash Latest
Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek V4 Flash.
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 V3.2
DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, разработанная для гармоничного сочетания высокой вычислительной эффективности с мощными возможностями рассуждений и использования инструментов в качестве агента. Она представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA), мелкозернистый механизм разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и инференс, сохраняя при этом качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая структура пост-обучения с подкреплением дополнительно улучшает рассуждения, демонстрируя производительность класса GPT-5, и модель показала золотые результаты на IMO и IOI 2025 года. V3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции рассуждений в настройки использования инструментов, повышая соответствие и обобщение в интерактивных средах. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевого параметра `reasoning` `enabled`.