Pot rula DeepSeek V3.1 local?

Greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face, deci da — dar modelul are 671B parametri total, ceea ce cere hardware serios pentru rulare la precizie completă; majoritatea vor folosi o versiune cuantificată sau API.

Cât costă DeepSeek V3.1 și cât de lung este contextul?

Prin API costă 0,25 USD per milion de tokeni de intrare și 0,95 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 163.840 tokeni.

Cum diferă V3.1 de DeepSeek V3 și DeepSeek R1?

V3.1 adaugă un mod hibrid de gândire (un singur model acoperă chat rapid și raționament pas cu pas), îmbunătățește apelarea uneltelor și sarcinile agent, și extinde contextul la 128K prin antrenament suplimentar pe context lung; în modul gândire atinge calitate comparabilă cu R1, dar mai rapid.

DeepSeek V3.1

4967°

#llm #deepseek #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

DeepSeek | context de 163.840 tokeni | $0.25/M input, $0.95/M output. DeepSeek-V3.1 este un model mare hibrid de raționament (671B parametri, 37B activi) care suportă atât moduri de gândire, cât și fără gândire prin șabloane de prompturi. Extinde baza DeepSeek-V3 cu un proces de antrenament în două faze pentru context lung, ajungând până la 128K tokeni, și folosește microscalare FP8 pentru inferență eficientă. Utilizatorii pot controla comportamentul de raționament cu booleanul reasoning enabled. Află mai multe în documentația noastrăOpens in new tab Modelul îmbunătățește utilizarea…DeepSeek | context de 163.840 tokeni | $0.25/M input, $0.95/M output. DeepSeek-V3.1 este un model mare hibrid de raționament (671B parametri, 37B activi) care suportă atât moduri de gândire, cât și fără gândire prin șabloane de prompturi. Extinde baza DeepSeek-V3 cu un proces de antrenament în două faze pentru context lung, ajungând până la 128K tokeni, și folosește microscalare FP8 pentru inferență eficientă. Utilizatorii pot controla comportamentul de raționament cu booleanul reasoning enabled. Află mai multe în documentația noastrăOpens in new tab Modelul îmbunătățește utilizarea uneltelor, generarea de cod și eficiența raționamentului, obținând performanțe comparabile cu DeepSeek-R1 pe benchmark-uri dificile, răspunzând mai rapid. Suportă apelarea structurată a uneltelor, agenți de cod și agenți de căutare, fiind potrivit pentru cercetare, codare și fluxuri de lucru agentice. Este succesorul modelului DeepSeek V3-0324 și performează bine pe o varietate de sarcini.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

DeepSeek V3.1 este un model mixture-of-experts de 671B de la DeepSeek care rulează 37B parametri la inferență și suportă moduri de gândire și non-gândire într-un singur set de greutăți. Modul său de gândire atinge o calitate comparabilă cu DeepSeek R1, răspunzând mai rapid, iar capacitățile de apelare unelte și agenți au fost îmbunătățite substanțial față de V3. La sub un dolar per milion de tokeni de output, este o opțiune serioasă pentru oricine rulează pipeline-uri agentice sau cu documente lungi cu buget redus.

Cunoscut pentru

Mod hibrid gândire/non-gândire comutabil prin template de chat, fără model separat necesar.
Apelarea uneltelor și fluxurile agent îmbunătățite semnificativ față de DeepSeek V3.
Fereastră de context de 128K construită printr-un proces de antrenament pe context lung în două faze.
Calitate în modul gândire comparabilă cu DeepSeek R1, cu timpi de răspuns mai rapizi.
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face; microscalare FP8 pentru inferență eficientă.

Atenție la

671B parametri total înseamnă că rularea locală necesită hardware serios; majoritatea utilizatorilor vor folosi API.
Apelarea uneltelor este suportată doar în modul non-gândire — nu poți combina utilizarea uneltelor structurate cu modul de raționament.
Template-ul de chat s-a schimbat față de V3; prompturile și integrările existente pot necesita actualizare.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Buget

Sugestii de încercat

Agent de cod în mai mulți pași

Ai acces la un interpret Python. Scrie un script care preia cele mai recente cursuri de schimb pentru USD, EUR și GBP de la un API public, calculează cursurile încrucișate pentru toate cele trei perechi și afișează un tabel formatat. Folosește apeluri de unelte pentru fiecare pas, verifică output-ul și corectează erorile înainte de a returna rezultatul final.

Puzzle de raționament dificil

Cinci ingineri se alătură unui proiect în zile diferite: de luni până vineri. Alice s-a alăturat înaintea lui Bob. Carol s-a alăturat în ziua după Dave. Eve s-a alăturat miercuri. Bob nu s-a alăturat joi. Dave s-a alăturat mai devreme în săptămână decât Carol, dar mai târziu decât Eve. Listează ziua de început a fiecărui inginer și arată raționamentul pas cu pas.

Extracție din document lung

Lipesc mai jos un contract lung. Citește-l cu atenție și produce: (1) un rezumat într-un paragraf în limbaj simplu al obligațiilor principale ale fiecărei părți, (2) o listă cu bullet-uri a tuturor termenelor limită sau perioadelor de notificare menționate și (3) orice clauze care ar putea crea responsabilități neașteptate pentru cumpărător. Semnalează orice ambiguitate. [Lipește textul contractului aici]

Compară cu

DeepSeek Flash Latest
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire
DeepSeek V4 Flash Latest
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.01/M intrare, $1.28/M ieșire
DeepSeek Pro Latest
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.25/M intrare, $5.00/M ieșire
DeepSeek V4.1 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire

Mai multe modele text de la deepseek

Întrebări frecvente

Pot rula DeepSeek V3.1 local?: Greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face, deci da — dar modelul are 671B parametri total, ceea ce cere hardware serios pentru rulare la precizie completă; majoritatea vor folosi o versiune cuantificată sau API.
Cât costă DeepSeek V3.1 și cât de lung este contextul?: Prin API costă 0,25 USD per milion de tokeni de intrare și 0,95 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 163.840 tokeni.
Cum diferă V3.1 de DeepSeek V3 și DeepSeek R1?: V3.1 adaugă un mod hibrid de gândire (un singur model acoperă chat rapid și raționament pas cu pas), îmbunătățește apelarea uneltelor și sarcinile agent, și extinde contextul la 128K prin antrenament suplimentar pe context lung; în modul gândire atinge calitate comparabilă cu R1, dar mai rapid.

Verdictul căpitanului
Un model rar care merită locul atât pe lista de buget, cât și pe cea pentru fluxuri agentice — modul hibrid de gândire este cu adevărat util, nu doar un punct de marketing.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

DeepSeek V3.1 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm deepseek raționament programare agenți context lung buget

Răsfoiește după familia de modele