hubris
Логотип DeepSeek — провайдер модели DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus
deepseek
Выпущена 22 сентября 2025 г.|164К контекст|34,08 ₽/М вход|126,24 ₽/М выход

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление DeepSeek V3.1, которое сохраняет исходные возможности модели, одновременно устраняя проблемы, о которых сообщали пользователи, включая языковую согласованность и возможности агентов, а также дополнительно оптимизируя производительность модели в кодировании и поисковых агентах. Это большая гибридная модель рассуждений (671B параметров, 37B активных), которая поддерживает как режимы мышления, так и не-мышления. Она расширяет базовую модель DeepSeek-V3 двухфазным процессом обучения с длинным контекстом, достигая до 128K токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью логического параметра reasoning enabled.

Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сравнимой с DeepSeek-R1 на сложных бенчмарках, при этом отвечая быстрее. Она поддерживает структурированный вызов инструментов, кодовых агентов и поисковых агентов, что делает ее подходящей для исследований, кодирования и агентских рабочих процессов.

Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

deepseek
Контекст
164К
токенов
Макс. ответ
33К
токенов
Вход
34,08 ₽
за 1М токенов
Выход
126,24 ₽
за 1М токенов
Кеш чтение
17,04 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Текст

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.

SiliconFlow
34,08 ₽126,24 ₽97,4 %
Novita
34,08 ₽126,24 ₽17,04 ₽100,0 %
AtlasCloud
37,87 ₽119,92 ₽16,41 ₽99,0 %
StreamLake40 %
72,08 ₽43,25 ₽216,37 ₽129,82 ₽99,6 %

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Другие модели от deepseek

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.

1.3М контекст·от 7,57 ₽/М

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.

1.0М контекст·от 37,87 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek. Это общедоступная версия DeepSeek V4 Pro.

1.0М контекст·от 166,63 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek V3

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](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) или ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://api-docs.deepseek.com/news/news1226).

164К контекст·от 40,40 ₽/М

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`.

164К контекст·от 33,96 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek Pro Latest

Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek Pro.

1.0М контекст·от 88,37 ₽/М