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.
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.
SiliconFlow | 34,12 ₽ | 126,36 ₽ | — | 16 т/с | 96,6 % | 13,0 % |
Novita | 34,12 ₽ | 126,36 ₽ | 17,06 ₽ | 24 т/с | 100,0 % | 25,7 % |
AtlasCloud | 37,91 ₽ | 120,04 ₽ | 16,43 ₽ | 45 т/с | 98,2 % | 33,2 % |
StreamLake−40 % | — | 43 т/с | 99,9 % | 13,8 % |
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
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`.