DeepSeek V3.1
4967°
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DeepSeek | contexto de 163,840 tokens | $0.25/M entrada, $0.95/M salida. DeepSeek-V3.1 es un modelo híbrido grande de razonamiento (671B parámetros, 37B activos) que soporta modos de pensamiento y sin pensamiento mediante plantillas de prompt. Extiende la base DeepSeek-V3 con un proceso de entrenamiento de contexto largo en dos fases, alcanzando hasta 128K tokens, y usa microscaling FP8 para inferencia eficiente. Los usuarios pueden controlar el comportamiento del razonamiento con el booleano reasoning enabled. Aprende más en nuestra documentaciónOpens in new tab El modelo mejora el uso de…DeepSeek | contexto de 163,840 tokens | $0.25/M entrada, $0.95/M salida. DeepSeek-V3.1 es un modelo híbrido grande de razonamiento (671B parámetros, 37B activos) que soporta modos de pensamiento y sin pensamiento mediante plantillas de prompt. Extiende la base DeepSeek-V3 con un proceso de entrenamiento de contexto largo en dos fases, alcanzando hasta 128K tokens, y usa microscaling FP8 para inferencia eficiente. Los usuarios pueden controlar el comportamiento del razonamiento con el booleano reasoning enabled. Aprende más en nuestra documentaciónOpens in new tab El modelo mejora el uso de herramientas, generación de código y eficiencia de razonamiento, logrando un rendimiento comparable a DeepSeek-R1 en benchmarks difíciles mientras responde más rápido. Soporta llamadas estructuradas a herramientas, agentes de código y agentes de búsqueda, haciéndolo adecuado para investigación, codificación y flujos de trabajo agenticos. Es sucesor del modelo DeepSeek V3-0324 y tiene buen desempeño en diversas tareas.
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
DeepSeek V3.1 es un modelo de mezcla de expertos de 671B de DeepSeek que ejecuta 37B parámetros en tiempo de inferencia y soporta modos de pensamiento y no pensamiento en un solo conjunto de pesos. Su modo de pensamiento alcanza calidad comparable a DeepSeek R1 mientras responde más rápido, y sus capacidades de llamada a herramientas y agentes han mejorado sustancialmente respecto a V3. A menos de un dólar por millón de tokens de salida es una opción seria para quien ejecute pipelines agentes o de documentos largos con presupuesto.
Conocido por
- Modo híbrido de pensamiento/no pensamiento conmutado vía plantilla de chat, sin modelo separado.
- Llamada a herramientas y flujos de trabajo de agentes significativamente mejorados respecto a DeepSeek V3.
- Ventana de contexto de 128K construida mediante un proceso de entrenamiento de contexto largo en dos fases.
- Calidad en modo pensamiento comparable a DeepSeek R1, con tiempos de respuesta más rápidos.
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face; microscaling FP8 para inferencia eficiente.
Cuidado con
- 671B parámetros totales significa que el despliegue local requiere hardware serio; la mayoría usará API.
- La llamada a herramientas solo se soporta en modo no pensamiento — no puedes combinar uso estructurado de herramientas con modo razonamiento.
- La plantilla de chat cambió desde V3; los prompts e integraciones existentes pueden necesitar actualización.
Prompts para probar
Agente de código de múltiples pasos
Tienes acceso a un intérprete Python. Escribe un script que obtenga las últimas tasas de cambio para USD, EUR y GBP desde una API pública, calcule las tasas cruzadas para los tres pares y muestre una tabla formateada. Usa llamadas a herramientas para ejecutar cada paso, verifica la salida y corrige errores antes de devolver el resultado final.
Rompecabezas de razonamiento difícil
Cinco ingenieros se unen a un proyecto en días diferentes: lunes a viernes. Alice se unió antes que Bob. Carol se unió el día después que Dave. Eve se unió el miércoles. Bob no se unió el jueves. Dave se unió antes que Carol pero después que Eve. Enumera el día de inicio de cada ingeniero y muestra tu razonamiento paso a paso.
Extracción de documento largo
Voy a pegar un contrato extenso a continuación. Léelo cuidadosamente y produce: (1) un resumen en un párrafo en lenguaje sencillo de las principales obligaciones de cada parte, (2) una lista con viñetas de todos los plazos o períodos de aviso mencionados, y (3) cualquier cláusula que pueda crear responsabilidad inesperada para el comprador. Señala cualquier ambigüedad. [Pega el texto del contrato aquí]
Comparar con
- DeepSeek Flash LatestModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- DeepSeek V4 Flash LatestModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.01/M entrada, $1.28/M salida
- DeepSeek Pro LatestModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.25/M entrada, $5.00/M salida
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
Más modelos de texto de deepseek
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar DeepSeek V3.1 localmente?
- Los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face, así que sí — pero el modelo tiene 671B parámetros totales, lo que exige hardware sustancial para ejecutarlo a precisión completa; la mayoría usará una versión cuantizada o una API.
- ¿Cuánto cuesta DeepSeek V3.1 y cuál es la ventana de contexto?
- Por API cuesta $0.25 por millón de tokens de entrada y $0.95 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 163,840 tokens.
- ¿En qué se diferencia V3.1 de DeepSeek V3 y DeepSeek R1?
- V3.1 añade un modo híbrido de pensamiento (un modelo cubre chat rápido y razonamiento paso a paso), mejora la llamada a herramientas y tareas de agentes, y extiende el contexto a 128K mediante entrenamiento adicional de contexto largo; en modo pensamiento alcanza calidad comparable a R1 siendo más rápido.
Veredicto del capitánUn modelo raro que se gana su lugar tanto en la lista corta de presupuesto como en la de flujos de trabajo agentes — el modo híbrido de pensamiento es genuinamente útil y no solo un reclamo de marketing.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
DeepSeek V3.1 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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