Czy mogę uruchomić DeepSeek V3.1 lokalnie?

Wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face, więc tak — ale model ma 671 miliardów parametrów, co wymaga poważnego sprzętu do uruchomienia w pełnej precyzji; większość osób użyje wersji kwantyzowanej lub API.

Ile kosztuje DeepSeek V3.1 i jak długie jest okno kontekstowe?

Przez API koszt to 0,25 USD za milion tokenów wejściowych i 0,95 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.

Czym V3.1 różni się od DeepSeek V3 i DeepSeek R1?

Wersja V3.1 dodaje hybrydowy tryb myślenia (jeden model obsługuje szybki czat i rozumowanie krok po kroku), poprawia wywoływanie narzędzi i zadania agentowe oraz rozszerza kontekst do 128K dzięki dodatkowym treningom długiego kontekstu; w trybie myślenia osiąga jakość porównywalną do R1, ale jest szybszy.

DeepSeek V3.1

4967°

#llm #deepseek #rozumowanie #kodowanie #agenci #długi kontekst

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

DeepSeek | kontekst 163 840 tokenów | 0,25 USD/M wejście, 0,95 USD/M wyjście. DeepSeek-V3.1 to duży hybrydowy model rozumowania (671 mld parametrów, 37 mld aktywnych), który obsługuje tryby myślenia i bez myślenia za pomocą szablonów promptów. Rozszerza bazę DeepSeek-V3 o dwufazowy proces treningu długiego kontekstu, osiągając do 128K tokenów, i wykorzystuje mikroskalowanie FP8 dla efektywnej inferencji. Użytkownicy mogą kontrolować zachowanie rozumowania za pomocą boolean reasoning enabled. Więcej informacji w naszej dokumentacjiOpens in new tab Model poprawia użycie narzędzi, generowanie…DeepSeek | kontekst 163 840 tokenów | 0,25 USD/M wejście, 0,95 USD/M wyjście. DeepSeek-V3.1 to duży hybrydowy model rozumowania (671 mld parametrów, 37 mld aktywnych), który obsługuje tryby myślenia i bez myślenia za pomocą szablonów promptów. Rozszerza bazę DeepSeek-V3 o dwufazowy proces treningu długiego kontekstu, osiągając do 128K tokenów, i wykorzystuje mikroskalowanie FP8 dla efektywnej inferencji. Użytkownicy mogą kontrolować zachowanie rozumowania za pomocą boolean reasoning enabled. Więcej informacji w naszej dokumentacjiOpens in new tab Model poprawia użycie narzędzi, generowanie kodu i efektywność rozumowania, osiągając wyniki porównywalne z DeepSeek-R1 na trudnych benchmarkach, jednocześnie reagując szybciej. Obsługuje wywoływanie narzędzi strukturalnych, agentów kodu i agentów wyszukiwania, co czyni go odpowiednim do badań, kodowania i przepływów pracy agentów. Jest następcą modelu DeepSeek V3-0324 i dobrze radzi sobie z różnorodnymi zadaniami.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

DeepSeek V3.1 to model mieszanki ekspertów (mixture-of-experts) o 671 miliardach parametrów od DeepSeek, który podczas inferencji wykorzystuje 37 miliardów parametrów i obsługuje tryby myślenia i niemyslenia w jednym zestawie wag. Tryb myślenia osiąga jakość porównywalną do DeepSeek R1, ale odpowiada szybciej, a możliwości wywoływania narzędzi i agentów zostały znacznie poprawione względem wersji V3. Koszt poniżej dolara za milion tokenów wyjściowych czyni go poważną opcją dla osób uruchamiających agentowe lub długodokumentowe potoki na budżecie.

Znany z

Przełączalny hybrydowy tryb myślenia/niemyslenia za pomocą szablonu czatu, bez potrzeby osobnego modelu.
Znacząco ulepszone wywoływanie narzędzi i przepływy pracy agentów względem DeepSeek V3.
Okno kontekstowe 128K zbudowane przez dwufazowy trening długiego kontekstu.
Jakość trybu myślenia porównywalna do DeepSeek R1, z szybszym czasem odpowiedzi.
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face; mikroskalowanie FP8 dla efektywnego inferencji.

Uważaj na

671 miliardów parametrów oznacza, że lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu; większość użytkowników skorzysta z API.
Wywoływanie narzędzi jest dostępne tylko w trybie niemyslenia — nie można łączyć strukturalnego użycia narzędzi z trybem rozumowania.
Szablon czatu zmienił się względem V3; istniejące prompt’y i integracje mogą wymagać aktualizacji.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Budżet

Podpowiedzi do wypróbowania

Agent kodu wieloetapowego

Masz dostęp do interpretera Pythona. Napisz skrypt, który pobiera najnowsze kursy wymiany USD, EUR i GBP z publicznego API, oblicza kursy krzyżowe dla wszystkich trzech par i drukuje sformatowaną tabelę. Używaj wywołań narzędzi do wykonania każdego kroku, sprawdzaj wyniki i poprawiaj błędy przed zwróceniem ostatecznego rezultatu.

Trudna zagadka logiczna

Pięciu inżynierów dołącza do projektu w różne dni: od poniedziałku do piątku. Alice dołączyła przed Bobem. Carol dołączyła dzień po Dave. Eve dołączyła w środę. Bob nie dołączył w czwartek. Dave dołączył wcześniej niż Carol, ale później niż Eve. Wypisz dzień rozpoczęcia pracy każdego inżyniera i pokaż rozumowanie krok po kroku.

Ekstrakcja informacji z długiego dokumentu

Wklejam poniżej długi kontrakt. Przeczytaj go uważnie i wygeneruj: (1) jednozdaniowe streszczenie głównych zobowiązań każdej ze stron, (2) listę punktowaną wszystkich terminów i okresów wypowiedzenia, (3) wszelkie klauzule mogące stworzyć nieoczekiwane zobowiązania dla kupującego. Zaznacz wszystko, co jest niejednoznaczne. [Wklej tekst kontraktu tutaj]

Porównaj z

DeepSeek Flash Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście
DeepSeek V4 Flash Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.01/M wejście, $1.28/M wyjście
DeepSeek Pro Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.25/M wejście, $5.00/M wyjście
DeepSeek V4.1 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od deepseek

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić DeepSeek V3.1 lokalnie?: Wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face, więc tak — ale model ma 671 miliardów parametrów, co wymaga poważnego sprzętu do uruchomienia w pełnej precyzji; większość osób użyje wersji kwantyzowanej lub API.
Ile kosztuje DeepSeek V3.1 i jak długie jest okno kontekstowe?: Przez API koszt to 0,25 USD za milion tokenów wejściowych i 0,95 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.
Czym V3.1 różni się od DeepSeek V3 i DeepSeek R1?: Wersja V3.1 dodaje hybrydowy tryb myślenia (jeden model obsługuje szybki czat i rozumowanie krok po kroku), poprawia wywoływanie narzędzi i zadania agentowe oraz rozszerza kontekst do 128K dzięki dodatkowym treningom długiego kontekstu; w trybie myślenia osiąga jakość porównywalną do R1, ale jest szybszy.

Wyrok kapitana
Rzadki model, który zasługuje na miejsce zarówno na liście budżetowej, jak i wśród modeli do pracy agentowej — hybrydowy tryb myślenia jest naprawdę użyteczny, a nie tylko marketingowym dodatkiem.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

DeepSeek V3.1 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm deepseek rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst budżet

Przeglądaj według rodziny modeli