



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(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.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?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")

产品详情
DeepSeek V3.1 推理器代表了混合推理模型的巅峰之作,它在原有 V3.1 的基础上进行了重大改进。这款强大的 AI 模型提供了更高的语言一致性、更卓越的智能体能力和更出色的推理效率。它设计灵活,可在多种环境下无缝运行。 思考模式 适用于复杂的多步骤任务和 非思考模式 为了实现快速、交互式的响应,DeepSeek V3.1 从复杂的编码和调试到高级搜索代理工作流程,为开发者和企业提供稳定可靠的 AI 解决方案,助力其进行前沿研究和软件开发。
✨ 技术规格
上下文窗口和令牌容量
DeepSeek V3.1 拥有令人印象深刻的扩展输入上下文窗口,最多支持 128K Tokens其精细的Tokens化技术是专门为……而设计的。 多模态输入该模型巧妙地结合了文本和高分辨率图像特征。这种扩展能力使模型能够一次性处理高度复杂的多源文档和错综复杂的对话。对于输出,该模型可以动态扩展至…… 50,000 个Tokens针对高效的实时交互进行了优化,包括丰富的叙事生成和详细的图像描述。

上下文窗口和令牌容量
性能基准
- 🚀 速度和延迟: 得益于改进的稀疏注意力机制和优化的内存管理,DeepSeek V3.1 推理器实现了近似的推理延迟。 降低30% 在相同的硬件条件下,性能优于其前代产品 DeepSeek-V3.0。
- 🎯 准确率: 该模型在关键基准测试中表现出优异的少样本和零样本性能,在视觉问答、文档摘要和法律推理任务中表现出色,并通过稳健的事实一致性指标进行了验证。
- 🌐 多语言支持: DeepSeek V3.1 进一步增强了其语言支持能力,现在支持超过 90种语言提供了远超以往版本的高保真翻译和具有文化细微差别的背景理解。

性能基准
💰 API 定价
• 100万个输入令牌: 0.294美元
• 100万个输出Tokens: 0.441美元
⭐ 主要特点
- ✅ 双重操作模式: 支持 思考模式 适用于复杂的多步骤推理和 非思考模式 实现快速、低延迟响应,优化各种应用场景下的性能。
- 🛠️ 增强的代理功能: 专为代码生成、调试和复杂搜索任务的卓越性能而设计,可简化开发人员的工作流程。
- 🔓 开源且灵活: 根据以下规定发布 MIT许可证从而实现广泛的修改、集成和商业利用,促进创新。
- ✍️ 提高语言一致性: 实现了更高的语言连贯性,显著减少了混合语言错误,提高了输出质量。
- 🧠 高级训练架构: 具有两阶段训练,可实现卓越的长期上下文理解和强大的工具集成,从而实现更智能、更具适应性的人工智能。
💡 使用案例
- 💻 高级软件工程: 提供全面的代码生成、多模态调试和深度代码库理解方面的帮助,并通过可视化注释进一步增强洞察力。
- ⚖️ 大规模语境文档分析: 非常适合法律、金融和医疗保健合规领域,提供集成的可视化数据支持,用于图表、表格和示意图,以处理复杂的文档。
- 🎨 多模态创意内容生成: 将文字和图像无缝融合,用于创新广告宣传、媒体制作和教育材料创作。
- 📚 研究与教育支持: 提供自适应多轮对话、详细的逐步推理和交叉引用视觉辅助,以增强学习和研究工作流程。
代码示例
🔄 与其他型号的比较
- 🆚 GPT-5: DeepSeek-V3.1 提供类似的多模态融合能力,并着重强调视觉上下文操作和动态专家模块化。虽然 GPT-5 利用新兴的音频/视频模态扩展了词元上下文窗口,但 DeepSeek-V3.1 更深入地集成了复杂的图像推理和领域自适应工具。
- 🆚 DeepSeek V3: DeepSeek-V3.1 带来了显著的改进,包括大约 推理速度提升30%扩展上下文窗口,增强多模态对齐准确度,尤其是在低资源语言和细粒度视觉场景理解方面。
- 🆚 其他领先模型(例如 OpenAI) GPT-4.1): DeepSeek-V3.1 独特地平衡了大规模多模态输入与专家混合训练。与主要针对代码或文本中心架构优化的模型相比,这使其具有更优异的视觉-文本一致性和更快的适应能力。
🔒 安全与合规
- 🛡️ 内置隐私保护和强大的数据保护机制确保安全操作。
- ✅ 遵循人工智能伦理原则,注重减少偏见和实时监控。
- ⚙️ 提供可定制的内容过滤策略,这对医疗保健、金融和法律等敏感行业至关重要。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问题1: DeepSeek V3.1 推理器相比其前代产品有哪些核心改进?
A1: DeepSeek V3.1 推理器显著提升了语言一致性、智能体能力(尤其是在编码和搜索方面)以及推理效率。与 DeepSeek V3 相比,它的推理速度提高了 30%,并且扩展了上下文窗口。
Q2: DeepSeek V3.1 如何处理复杂的推理任务?
A2: 它采用了一种独特的 思考模式 它专为多步骤推理而设计,使其能够处理编码、法律分析和研究中的复杂问题。此外,它还配备了…… 非思考模式 以便更快、更直接地获得回复。
Q3: DeepSeek V3.1 推理器支持的最大上下文窗口是多少?
A3: DeepSeek V3.1 支持最大可达的扩展输入上下文窗口 128K Tokens使其能够处理大型、复杂的多模态文档和对话。
第四季度: DeepSeek V3.1 推理器是开源的吗?
A4: 是的,DeepSeek V3.1 Reasoner 是根据以下条款发布的: MIT许可证允许进行广泛的修改、集成和商业用途。
Q5: 该模型的主要应用场景有哪些?
A5: 主要应用场景包括高级软件工程协助、大规模上下文文档分析(例如法律、金融)、多模态创意内容生成以及全面的研究和教育支持。



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