同步自 OpenRouter · 337 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T19:50:59.288Z
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。
DeepSeek
DeepSeek · 知识库 159 模 / 31 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 13 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。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 3.2 | DeepSeek V3.2 deepseek/deepseek-v3.2 | — | OpenRouter | |
| 3.2 | DeepSeek V3.2 Exp deepseek/deepseek-v3.2-exp | — | OpenRouter | |
| 3.1当前 | DeepSeek V3.1 Terminus deepseek/deepseek-v3.1-terminus | — | OpenRouter | |
| 3.1 | DeepSeek V3.1 deepseek/deepseek-chat-v3.1 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Flash Latest ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Flash 0731 deepseek/deepseek-v4-flash-0731 | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Pro deepseek/deepseek-v4-pro | — | OpenRouter | |
| — | DeepSeek V4 Flash 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 | 70B | OpenRouter | |
| — | 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 |
| HF | deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus |
支持参数
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。
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