DeepSeek v3.1
À propos de ce modèle
DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase long-context training process, reaching up to 128K tokens, and uses FP8 microscaling for efficient inference. Users can control the reasoning behaviour with the `reasoning` `enabled` boolean. [Learn more in our docs](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#enable-reasoning-with-default-config) The model improves tool use, code generation, and reasoning efficiency, achieving performance comparable to DeepSeek-R1 on difficult benchmarks while responding more quickly. It supports structured tool calling, code agents, and search agents, making it suitable for research, coding, and agentic workflows. It succeeds the [DeepSeek V3-0324](/deepseek/deepseek-chat-v3-0324) model and performs well on a variety of tasks.
Catégorie de performance
DeepSeek v3.1 est un modèle équilibré de DeepSeek : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans Elosia| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.150 |
| Sortie (complétion) | $0.750 |
Capacités
Benchmarks
Usages recommandés
Points forts
- Solides performances en mathématiques et programmation à très bas prix
- Modèle open-weight permettant l'auto-hébergement
- Bon raisonnement général pour sa gamme de prix
Limites
- Surpassé par DeepSeek v3.2 sur la plupart des benchmarks
- Écriture créative plus faible que les modèles propriétaires
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
