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deepseek

DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek V3.1 Terminus 是 DeepSeek-V3.1 的更新版本,旨在解决用户反馈的语言一致性和 Agent 能力问题,进一步优化编码与搜索 Agent 性能。它是一个大规模混合专家(MoE)模型,参数量约 671B(激活参数 37B),支持 thinking 和 non-thinking 两种模式,用户可通过 reasoning.enabled 参数或提示模板切换。模型基于 DeepSeek-V3 架构,经过两阶段长上下文训练,上下文长度最高支持 128K tokens,并采用 FP8 微缩放实现高效推理。在工具调用、代码生成、推理效率方面有提升,性能可与 DeepSeek-R1 媲美且响应更快,适合研究、编码和 Agentic 工作流。以厂商/网关为准。

DeepSeek V3.1 更新版,优化语言一致性与 Agent 能力的混合推理模型。

ToolsReasoning开源倾向text->text
上下文164k
输入 $/M$0.270
输出 $/M$1.00
智力指数15.4
代码指数43.5
Agent / Arena8.9
DeepSeek · DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus 配图
模型家族 · 历史版本 · 知识库

DeepSeek

DeepSeek · 知识库 161 模 / 36 族

DeepSeek V3.1 更新版,优化语言一致性与 Agent 能力的混合推理模型。

DeepSeek V3.1 Terminus 是 DeepSeek-V3.1 的更新版本,旨在解决用户反馈的语言一致性和 Agent 能力问题,进一步优化编码与搜索 Agent 性能。它是一个大规模混合专家(MoE)模型,参数量约 671B(激活参数 37B),支持 thinking 和 non-thinking 两种模式,用户可通过 reasoning.enabled 参数或提示模板切换。模型基于 DeepSeek-V3 架构,经过两阶段长上下文训练,上下文长度最高支持 128K tokens,并采用 FP8 微缩放实现高效推理。在工具调用、代码生成、推理效率方面有提升,性能可与 DeepSeek-R1 媲美且响应更快,适合研究、编码和 Agentic 工作流。以厂商/网关为准。

DeepSeek 是中国 AI 公司深度求索推出的模型家族,以混合专家(MoE)架构为核心,提供高性能且成本低廉的开源大模型。当前主力包括 V4-Pro(超大规模 MoE)、V4-Flash(高效版)、R1 推理系列及 V3 基座,上下文窗口已扩展至百万级 token,适合处理大型代码库、长文档分析与复杂推理。模型在数学、编程、逻辑推理基准上表现突出,支持中英双语,权重开放便于本地部署与微调。适用场景涵盖软件开发、学术研究、Agent 构建与高吞吐 API 服务。边界在于:对中文敏感话题存在内容限制;多模态能力(VL/OCR)为独立子系列,非主力;作为 LLM 仍可能出现幻觉或事实偏差,复杂开放域任务建议结合工具验证。整体定位为技术向高性价比选择,而非全能闭源前沿模型。

DeepSeek 开源/API 模型系列,强调推理与性价比。

DeepSeek-V3.1 Terminus is an update to [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1) that maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including language consistency and agent capabilities, further optimizing the model's...

  • DeepSeek V3.1 更新版,优化语言一致性与 Agent 能力的混合推理模型。
  • 高性价比开源 MoE 模型家族,专注推理、代码与数学任务
  • 当前版本线 3.1
  • 归并版本 21 个
  • V3.1 Terminus 版本,基于 DeepSeek-V3 的 MoE 架构(671B 参数,37B 激活),支持 reasoning 模式切换。
  • DeepSeek 家族从早期 Coder 与 V2 起步,V3 推出 671B MoE 基座奠定通用与效率基础;R1 系列通过强化学习强化推理链条,在数学编码基准接近 o1 水平;2026 年 V4 系列(Flash 与 Pro)进一步升级

适用场景

  • 代码生成与软件工程
  • 数学与逻辑推理
  • 长上下文文档分析
  • Agent 工具调用与工作流

能力 / 优势

  • MoE 架构实现低激活参数高性能
  • 开源权重与 API 低价部署
  • 百万级上下文与强代码/数学能力

边界 / 不适合

  • 中文敏感话题内容限制
  • 非原生多模态主力,幻觉风险同其他 LLM

接入提示:OpenAI 兼容 API,通过 OpenRouter 接入,短 ID: deepseek/deepseek-v3.1-terminus。支持 reasoning.enabled 参数;测速入口见 OpenRouter 平台。

开源推理代码高性价比MoEtextreasoningcodingagentmoelong-context开源倾向中国v3.1

常见问题

该模型支持哪些推理模式?

支持 thinking 和 non-thinking 模式,可通过 reasoning 参数或提示模板控制。

上下文长度和参数规模如何?

最高 128K tokens,671B 参数(37B 激活)的 MoE 模型。

主要适用场景有哪些?

代码生成、Agent 工作流、工具调用和复杂推理任务。

历史版本 / 相关变体

版本模型参数来源说明
4.1DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
OpenRouter
3.2DeepSeek V3.2
deepseek/deepseek-v3.2
OpenRouter
3.2DeepSeek V3.2 Exp
deepseek/deepseek-v3.2-exp
OpenRouter
3.1当前DeepSeek V3.1 Terminus
deepseek/deepseek-v3.1-terminus
OpenRouter
3.1DeepSeek V3.1
deepseek/deepseek-chat-v3.1
OpenRouter
DeepSeek Pro Latest
~deepseek/deepseek-pro-latest
OpenRouter
DeepSeek Flash Latest
~deepseek/deepseek-flash-latest
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash Vision Exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash Vision Exp (batch)
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:batch
OpenRouter
DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
OpenRouter
DeepSeek V4 Pro 0813 (batch)
deepseek/deepseek-v4-pro-0813:batch
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash Latest
~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash 0731 (batch)
deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch
OpenRouter
DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
OpenRouter
DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
OpenRouter
R1 0528
deepseek/deepseek-r1-0528
OpenRouter
DeepSeek V3 0324
deepseek/deepseek-chat-v3-0324
OpenRouter
R1 Distill Llama 70B
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
70BOpenRouter
R1
deepseek/deepseek-r1
OpenRouter
DeepSeek V3
deepseek/deepseek-chat
OpenRouter

定价与限制

输入$0.270 / 百万 tokens
输出$1.00 / 百万 tokens
缓存读 / 写$0.135 /
最大输出33k
输入模态text
输出模态text
HFdeepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

支持参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

价格与基准分优先同步自 OpenRouter;网关短 ID 由本站平台清单补全,介绍/历史版本融合 Hugging Face 检索与家族知识库。能力验真请用 bench_v1 实验室 · OCR 天梯

使用说明 · 相关指南 · FAQ点击展开

说明

DeepSeek V3.1 Terminus:怎么决策

DeepSeek V3.1 Terminus 模型页汇总价格、上下文与能力线索,并与天梯/排行联动。

深度解读见相关指南;跑分与挂价会更新,请以当日快照为准。

常见问题

DeepSeek V3.1 Terminus 的价格与能力数据从哪来?
公开目录、官方价表与本站监测/天梯快照。账单以官方或供应商当日为准。