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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-reasoner-v3.1-terminus',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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response = client.chat.completions.create(
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
DeepSeek V3.1 Reasoner repräsentiert die Spitze hybrider Reasoning-Modelle und baut auf der ursprünglichen V3.1-Grundlage mit bedeutenden Weiterentwicklungen auf. Dieses leistungsstarke KI-Modell bietet verbesserte Sprachkonsistenz, überlegene Agentenfähigkeiten und bemerkenswerte Reasoning-Effizienz. Es ist vielseitig einsetzbar und arbeitet nahtlos in beiden Umgebungen. Denkmodus für komplexe, mehrstufige Aufgaben und Nicht-Denkmodus Für schnelle, interaktive Antworten. Von anspruchsvoller Programmierung und Fehlersuche bis hin zu fortschrittlichen Suchagenten-Workflows bietet DeepSeek V3.1 Entwicklern und Unternehmen eine stabile und zuverlässige KI-Lösung für Spitzenforschung und Softwareentwicklung.
✨ Technische Spezifikationen
Kontextfenster und Tokenkapazität
DeepSeek V3.1 zeichnet sich durch ein beeindruckendes, erweitertes Eingabekontextfenster aus, das bis zu … unterstützt. 128.000 TokenDie verfeinerte Tokenisierung ist speziell dafür entwickelt worden. multimodale EingabenDas Modell kombiniert geschickt Text- und hochauflösende Bildmerkmale. Dank dieser erweiterten Kapazität kann es hochkomplexe Dokumente aus verschiedenen Quellen sowie detaillierte Dialoge in einem einzigen Durchgang verarbeiten. Die Ausgabe erfolgt dynamisch skaliert bis zu … 50.000 Token, optimiert für effiziente Echtzeit-Interaktionen, einschließlich der Generierung aussagekräftiger Erzählungen und detaillierter Bildbeschreibungen.
Kontextfenster und Tokenkapazität
Leistungsbenchmarks
- 🚀 Geschwindigkeit & Latenz: Dank verbesserter Mechanismen zur spärlichen Aufmerksamkeitssteuerung und optimiertem Speichermanagement erreicht der DeepSeek V3.1 Reasoner Inferenzlatenzen von etwa 30 % niedriger als sein Vorgänger DeepSeek-V3.0, unter vergleichbaren Hardwarebedingungen.
- 🎯 Genauigkeit: Das Modell demonstriert eine überlegene Leistung bei wenigen und keinen Beispielen in allen wichtigen Benchmarks und zeichnet sich insbesondere durch seine Leistung bei Aufgaben wie der visuellen Beantwortung von Fragen, der Zusammenfassung von Dokumenten und dem juristischen Denken aus, was durch robuste Metriken zur faktischen Konsistenz bestätigt wird.
- 🌐 Mehrsprachige Unterstützung: DeepSeek V3.1 erweitert seine sprachlichen Fähigkeiten und unterstützt nun über 90 Sprachenund bietet eine qualitativ hochwertige Übersetzung und ein kulturell differenziertes Kontextverständnis, das weit über frühere Veröffentlichungen hinausgeht.
Leistungsbenchmarks
💰 API-Preise
• 1 Million Eingabe-Tokens: 0,294 $
• 1 Million Ausgabetoken: 0,441 USD
⭐ Hauptmerkmale
- ✅ Zwei Betriebsmodi: Unterstützt Denkmodus für komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen und Nicht-Denkmodus für schnelle Reaktionszeiten mit geringer Latenz und optimierte Leistung in unterschiedlichsten Anwendungen.
- 🛠️ Erweiterte Agentenfunktionen: Speziell entwickelt für überragende Leistung bei der Codegenerierung, dem Debugging und komplexen Suchaufgaben, um die Arbeitsabläufe von Entwicklern zu optimieren.
- 🔓 Open Source & Flexibel: Veröffentlicht unter der MIT-LizenzDies ermöglicht weitreichende Modifikationen, Integrationen und kommerzielle Nutzungen und fördert so Innovationen.
- ✍️ Verbesserte Sprachkonsistenz: Erreicht einen höheren Grad an sprachlicher Kohärenz, wodurch Fehler in Mischsprachen deutlich reduziert und die Ausgabequalität verbessert wird.
- 🧠 Architektur für fortgeschrittene Schulungen: Es verfügt über ein zweiphasiges Training für ein außergewöhnliches Langzeitkontextverständnis und eine robuste Werkzeugintegration, was zu einer intelligenteren und anpassungsfähigeren KI führt.
💡 Anwendungsfälle
- 💻 Fortgeschrittene Softwareentwicklung: Bietet umfassende Unterstützung bei der Codegenerierung, multimodaler Fehlersuche und einem tiefen Verständnis der Codebasis, die durch visuelle Anmerkungen für klarere Einblicke weiter ergänzt wird.
- ⚖️ Kontextuelle Dokumentenanalyse im großen Maßstab: Ideal für die Bereiche Recht, Finanzen und Gesundheitswesen (Compliance), bietet es integrierte visuelle Datenunterstützung für Diagramme, Tabellen und Schemata zur Verarbeitung komplexer Dokumente.
- 🎨 Multimodale kreative Inhaltsgenerierung: Verbindet Text und Bild nahtlos für innovative Werbekampagnen, Medienproduktionen und die Erstellung von Lehrmaterialien.
- 📚 Forschungs- und Bildungsförderung: Bietet adaptive, mehrstufige Dialoge, detaillierte, schrittweise Argumentationsketten und visuelle Querverweise für verbesserte Lern- und Forschungsabläufe.
Codebeispiel
🔄 Vergleich mit anderen Modellen
- 🆚 GPT-5: DeepSeek-V3.1 bietet eine vergleichbare multimodale Fusion mit Schwerpunkt auf der Manipulation des visuellen Kontexts und der dynamischen Modularität von Experten. Während GPT-5 erweiterte Token-Kontextfenster mit neuen Audio-/Video-Modalitäten nutzt, zeichnet sich DeepSeek-V3.1 durch eine tiefere Integration mit komplexen Bildverarbeitungs- und Domänenanpassungswerkzeugen aus.
- 🆚 DeepSeek V3: DeepSeek-V3.1 bietet bedeutende Verbesserungen, darunter etwa 30 % Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit, ein erweitertes Kontextfenster und eine verbesserte multimodale Ausrichtungsgenauigkeit, insbesondere bei ressourcenarmen Sprachen und dem detaillierten Verständnis visueller Szenarien.
- 🆚 Andere führende Modelle (z. B. OpenAI) GPT-4.1): DeepSeek-V3.1 kombiniert auf einzigartige Weise umfangreiche multimodale Eingaben mit Expertentraining. Dies führt zu einer überlegenen visuell-textuellen Kohärenz und schnelleren Anpassungsfähigkeit im Vergleich zu Modellen, die primär für code- oder textzentrierte Architekturen optimiert sind.
🔒 Sicherheit und Compliance
- 🛡️ Integrierte Datenschutz- und robuste Datensicherungsmechanismen gewährleisten einen sicheren Betrieb.
- ✅ Hält sich an ethische KI-Ausrichtungsprinzipien und konzentriert sich auf die Minimierung von Verzerrungen und die Echtzeitüberwachung.
- ⚙️ Bietet anpassbare Inhaltsfilterrichtlinien, die für sensible Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und den Rechtsbereich von entscheidender Bedeutung sind.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was sind die wichtigsten Verbesserungen des DeepSeek V3.1 Reasoner gegenüber seinem Vorgänger?
A1: DeepSeek V3.1 Reasoner verbessert die Sprachkonsistenz, die Fähigkeiten des Agenten (insbesondere für Codierung und Suche) und die Effizienz des Schließens deutlich. Er bietet außerdem eine um 30 % schnellere Inferenzgeschwindigkeit und ein erweitertes Kontextfenster im Vergleich zu DeepSeek V3.
Frage 2: Wie bewältigt DeepSeek V3.1 komplexe Schlussfolgerungsaufgaben?
A2: Es nutzt eine einzigartige Denkmodus Es ist für mehrstufiges Denken ausgelegt und ermöglicht so die Bewältigung komplexer Probleme in den Bereichen Programmierung, Rechtsanalyse und Forschung. Ergänzt wird dies durch ein Nicht-Denkmodus für schnellere und direktere Antworten.
Q3: Welches ist das maximale Kontextfenster, das vom DeepSeek V3.1 Reasoner unterstützt wird?
A3: DeepSeek V3.1 unterstützt ein erweitertes Eingabekontextfenster von bis zu 128.000 TokenDadurch ist es in der Lage, große und komplexe multimodale Dokumente und Konversationen zu verarbeiten.
Q4: Ist DeepSeek V3.1 Reasoner Open Source?
A4: Ja, DeepSeek V3.1 Reasoner wurde unter der folgenden Lizenz veröffentlicht: MIT-Lizenzwodurch umfangreiche Modifikationen, Integrationen und kommerzielle Nutzungen möglich sind.
Frage 5: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für dieses Modell?
A5: Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören Unterstützung bei der fortgeschrittenen Softwareentwicklung, umfangreiche Kontextanalyse von Dokumenten (z. B. im Rechts- und Finanzbereich), multimodale kreative Inhaltsgenerierung sowie umfassende Forschungs- und Bildungsunterstützung.
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