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Acceso
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}")
Detalles del producto
✨ DeepSeek V3.1 Terminus: IA de razonamiento híbrido avanzado
El Terminal de DeepSeek V3.1 representa una evolución significativa en los modelos de IA de razonamiento híbrido a gran escala, meticulosamente diseñados para las tareas de cadena de pensamiento más exigentes. Esta actualización de la serie DeepSeek V3 se centra en ofrecer un rendimiento sin precedentes. estabilidad, optimizado flujos de trabajo de agentes/herramientasy robusto capacidades de razonamiento de varios pasosEs una solución ideal para aplicaciones complejas como la codificación avanzada, la navegación web intuitiva y la automatización mediante línea de comandos, ya que combina a la perfección una potente capacidad de modelado con modos de inferencia flexibles.
⚙️ Especificaciones técnicas
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje grande híbrido de mezcla de expertos (MoE)
- Parámetros totales: 671 mil millones
- Parámetros activos por pasada hacia adelante: 37 mil millones
- Modos de razonamiento híbrido: Admite ambos modo "pensamiento" (razonamiento interno complejo, planificación de herramientas) y modo "no pensante" (respuestas directas más rápidas) dentro de la misma red.
- Tamaño de la ventana de contexto: Arriba a 128.000 tokens, lo que facilita un procesamiento extenso del contexto y un razonamiento prolongado en cadena.
- Capacidades del agente: Incluye agentes integrados especializados, como Code Agent, Search Agent, Browse Agent y Terminal Agent.
📊 Indicadores de rendimiento
- Razonamiento MMLU-Pro: Mejoró de 84,8 a 85.0 (Terminal)
- GPQA-Diamante: 80.7
- El último examen de la humanidad: Salto significativo de 15,9 a 21.7
- LiveCodeBench: Aumento marginal hasta 74,9
- Puntuación de Codeforces: Ligera variación alrededor de 2046.
- Verificación de ingeniería de software: Mejorado de 66.0 a 68.4
🌟 Características principales de DeepSeek V3.1 Terminus
- Ventana de contexto grande: Procesos hasta 128.000 tokens, lo que permite comprender documentos extensos y razonamientos complejos de varios pasos.
- Integración mejorada de agentes: Ofrece flujos de trabajo de agentes de varios pasos optimizados con una fiabilidad superior en la llamada a herramientas, incluidos agentes especializados para generación de código, buscar, hojeada, y operaciones de terminal.
- Mejoras en la eficiencia: Logra un resultado notable reducción del 20% al 50% en el consumo promedio de tokens durante el modo de razonamiento, todo ello manteniendo o mejorando la calidad de la salida.
- Mayor coherencia lingüística: Minimiza significativamente los problemas con las inserciones aleatorias de caracteres y la mezcla de idiomas no deseada, lo que garantiza resultados más fluidos y coherentes de forma constante.
- Rendimiento de codificación superior: Ofrece capacidades avanzadas de generación de código, capaces de crear aplicaciones complejas e interactuar sin problemas con motores de juegos como Godot, sin errores de compilación.
💰 Precios de API
- 1 millón de tokens de entrada: $0.294
- 1 millón de tokens de salida: $0.441
🎯 Casos de uso principales
- Complejo tareas de razonamiento de varios pasos cadenas lógicas exigentes.
- Automatizado codificación y asistencia para el desarrollo de software.
- Automatización de línea de comandos y funciones avanzadas programación.
- Extracción de datos web y recuperación de datos sofisticada mediante agentes de navegación.
- Preguntas y respuestas avanzadas que requieren una amplia comprensión del contexto.
- Síntesis y resumen de la investigación documentos largos.
💻 Ejemplo de código
🔍 Comparación con otros modelos
vs GPT-4: Si bien GPT-4 es reconocido por su versatilidad y resultados creativos, destacando en razonamiento general y calidad de diálogo, Terminal de DeepSeek se distingue por sobresalir en flujos de trabajo con agentes y altamente eficiente invocación de herramienta en varios pasos, a menudo con costes de fichas más bajos.
vs Claude 4.1: Claude 4.1 es reconocido por su razonamiento intuitivo y creativo en múltiples pasos, así como por la fluidez en la ejecución de la cadena de pensamiento. Terminal de DeepSeek ofrece una coincidencia cercana en flujos de trabajo de agentes complejos, particularmente donde la precisión es fundamental. integración de herramientas y explícito planificación son primordiales.
vs DeepSeek R1: Término ofrece una calidad de razonamiento comparable pero con los beneficios adicionales de tiempos de respuesta más rápidos y redujo el consumo de tokens de salida.
vs DeepSeek V3.1: Término Mejora significativamente la estabilidad del idioma, prácticamente elimina los fallos de caracteres y mejora el rendimiento general. Coordinación de agentes/herramientas para una experiencia de usuario más fluida.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Cuál es el objetivo principal de DeepSeek V3.1 Terminus?
A1: DeepSeek V3.1 Terminus se centra principalmente en mejorar capacidades de razonamiento híbrido Para tareas complejas que implican una cadena de pensamiento, con mayor estabilidad, flujos de trabajo de agentes/herramientas y razonamiento fiable de varios pasos en diversas aplicaciones.
P2: ¿Qué beneficios aporta a los usuarios el tamaño de su ventana contextual?
A2: Con una ventana de contexto sustancial de hasta 128.000 tokensTerminus puede procesar documentos increíblemente largos y mantener intrincadas cadenas de razonamiento, algo crucial para la investigación, la elaboración de resúmenes y las tareas de análisis profundo.
P3: ¿Cuáles son las principales mejoras de eficiencia en Terminus?
A3: Ofrece mejoras de eficiencia significativas, reduciendo el consumo promedio de tokens en 20%–50% en modo de razonamiento, manteniendo o incluso mejorando la calidad de sus resultados en comparación con las versiones anteriores.
P4: ¿Puede DeepSeek V3.1 Terminus manejar tareas de codificación avanzadas?
A4: Sí, incluye rendimiento de codificación superior, capaz de generar aplicaciones complejas e interactuar sin problemas con motores de juegos como Godot, lo que garantiza un mínimo de errores de compilación y una funcionalidad robusta.
P5: ¿Qué distingue a Terminus en los flujos de trabajo basados en agentes?
A5: Terminus se enorgullece integración mejorada de agentes, proporcionando flujos de trabajo de agentes de varios pasos optimizados y una mayor fiabilidad en la llamada a herramientas, incluidos agentes especializados para codificación, búsqueda, navegación y operaciones de terminal.
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