В чем главное отличие Nex-N1 от стандартной версии DeepSeek?

Модель прошла дополнительный этап обучения (post-training), сфокусированный на автономности агентов и продуктивности в реальных задачах.

Поддерживает ли модель структурированный вывод данных?

Да, модель поддерживает функции structured_outputs и работу с инструментами (tools), что делает её подходящей для интеграции в сложные системы.

Для каких задач лучше всего подходит эта модель на alltokens?

Она оптимальна для программирования, автоматизации рабочих процессов и создания автономных агентов, требующих глубокого понимания контекста.

Nex AGI: DeepSeek V3.1 Nex N1

NENex-agiОбновлено: 08 декабря 2025 г.

Флагманская модель серии Nex-N1, прошедшая специализированное дообучение для повышения автономности и эффективности работы с инструментами. Она ориентирована на решение практических задач и демонстрирует высокую производительность в сценариях реального мира.

Использовать через API

Метрики

Вход

17 ₽/M

Выход

63 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

08 декабря 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokensresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

DeepSeek V3.1 Nex-N1 — это флагманская модель в серии Nex-N1. Она прошла этап дополнительного обучения для повышения автономности агентов, улучшения навыков работы с инструментами и эффективности в решении реальных рабочих задач. Nex-N1 демонстрирует конкурентоспособные результаты во всех сценариях тестирования, показывая особенно высокие показатели в практическом программировании и задачах по генерации HTML-кода. На платформе alltokens модель доступна для интеграции в рабочие процессы.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Nex AGI: DeepSeek V3.1 Nex N1Текущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

17 / 63

Nex AGI: DeepSeek V3.1 Nex N1Текущая

131k

17 / 63

Модель

DeepSeek: DeepSeek V3.2

Для чего

Является прямым развитием базовой архитектуры DeepSeek с сопоставимым контекстным окном и модальностью.

Контекст

131k

Цена ₽

32 / 47

DeepSeek: DeepSeek V3.2

Является прямым развитием базовой архитектуры DeepSeek с сопоставимым контекстным окном и модальностью.

131k

32 / 47

Модель

AllenAI: Olmo 3.1 32B Think

Для чего

Обе модели ориентированы на сложные рассуждения и имеют схожие технические характеристики в рамках современных текстовых ИИ.

Контекст

66k

Цена ₽

19 / 63

AllenAI: Olmo 3.1 32B Think

66k

19 / 63

Когда выбирать

Необходима высокая автономность ИИ-агентов для выполнения многошаговых задач
Требуется надежная работа с внешними инструментами и API через tool use
Нужна обработка больших объемов текста благодаря контекстному окну в 128k токенов

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальным контентом, таким как изображения или видео
Необходима модель с минимально возможной задержкой для простых чат-ботов
Задача не подразумевает использование инструментов или сложную логику рассуждений