Что такое гибридный режим рассуждения в DeepSeek V3.1?

Это возможность модели переключаться между стандартным ответом и режимом глубокого обдумывания (thinking mode) в зависимости от сложности запроса и используемых шаблонов.

Каков максимальный объем контекста поддерживает модель?

DeepSeek V3.1 поддерживает работу с контекстом до 32 768 токенов, что позволяет анализировать объемные тексты и программный код.

Подходит ли DeepSeek V3.1 для написания кода?

Да, благодаря архитектуре и поддержке структурированных выводов, модель отлично справляется с программированием и техническими задачами через API alltokens.

DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepseekОбновлено: 21 августа 2025 г.

DeepSeek V3.1 — это мощная гибридная модель с 671 миллиардом параметров, поддерживающая режимы обычного ответа и глубокого рассуждения. Она оптимизирована для работы с длинным контекстом и демонстрирует высокую эффективность в сложных интеллектуальных задачах.

Использовать через API

Метрики

Вход

32 ₽/M

Выход

118 ₽/M

Контекст

164k tokens

Параметры

Релиз

21 августа 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

DeepSeek-V3.1 — это масштабная гибридная модель для рассуждений с 671 миллиардом параметров (из которых 37 миллиардов активны), поддерживающая режимы с цепочкой размышлений и без нее через шаблоны промптов. Она развивает базу DeepSeek-V3 благодаря двухэтапному обучению на длинных контекстах, достигая окна в 128K токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью логического параметра reasoning enabled. Модель значительно улучшает работу с инструментами, генерацию кода и эффективность логических выводов, достигая производительности, сопоставимой с DeepSeek-R1 на сложных бенчмарках, при более высокой скорости отклика. Она поддерживает структурированный вызов инструментов, создание программных агентов и поисковых систем, что делает ее подходящей для исследований, программирования и агентных рабочих процессов. Данная версия является преемником модели DeepSeek V3-0324 и демонстрирует высокие результаты в широком спектре задач. Все возможности доступны через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

DeepSeek: DeepSeek V3.1Текущая

Для чего

Контекст

164k

Цена ₽

32 / 118

DeepSeek: DeepSeek V3.1Текущая

164k

32 / 118

Модель

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

Для чего

Обе модели поддерживают специализированный режим рассуждения (thinking mode) для решения логических задач.

Контекст

262k

Цена ₽

19 / 150

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

Обе модели поддерживают специализированный режим рассуждения (thinking mode) для решения логических задач.

262k

19 / 150

Модель

Qwen: Qwen3 Coder Next

Для чего

Модели сопоставимы по производительности в задачах программирования и обработки структурированных данных.

Контекст

262k

Цена ₽

15 / 100

Qwen: Qwen3 Coder Next

Модели сопоставимы по производительности в задачах программирования и обработки структурированных данных.

262k

15 / 100

Модель

Z.ai: GLM 4.5 Air

Для чего

Являются конкурентами в сегменте эффективных крупномасштабных моделей с поддержкой длинного контекста.

Контекст

131k

Цена ₽

17 / 106

Z.ai: GLM 4.5 Air

Являются конкурентами в сегменте эффективных крупномасштабных моделей с поддержкой длинного контекста.

131k

17 / 106

Когда выбирать

Необходима работа в режиме глубокого логического рассуждения для решения сложных задач
Требуется обработка длинных документов с сохранением высокой точности контекста
Нужна высокая производительность при выполнении комплексных инструкций через alltokens

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальным контентом, таким как изображения или видео
Необходима модель с минимальным количеством параметров для мгновенных простых ответов
Задачи ограничены короткими диалогами, где не требуются возможности гибридной архитектуры