Maaari ko bang patakbuhin ang DeepSeek V3.1 nang lokal?

Bukas ang weights at available sa Hugging Face, kaya oo — ngunit ang modelo ay may 671B parameters, na nangangailangan ng seryosong hardware para tumakbo nang full precision; karamihan ay gagamit ng quantized na bersyon o API.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?

Sa API, presyo ay $0.25 kada milyon input tokens at $0.95 kada milyon output tokens, na may 163,840-token context window.

Paano naiiba ang V3.1 sa DeepSeek V3 at DeepSeek R1?

Nagdadagdag ang V3.1 ng hybrid thinking mode (isang modelo para sa mabilis na chat at step-by-step reasoning), pinabuti ang tool calling at agent tasks, at pinalawak ang context sa 128K sa pamamagitan ng karagdagang long-context training; sa thinking mode, umaabot ito sa kalidad na katulad ng R1 habang mas mabilis.

DeepSeek V3.1

4967°

#llm #deepseek #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

DeepSeek | 163,840 token context | $0.25/M input, $0.95/M output. Ang DeepSeek-V3.1 ay isang malaking hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) na sumusuporta sa parehong thinking at non-thinking modes gamit ang prompt templates. Pinalawak nito ang DeepSeek-V3 base sa pamamagitan ng two-phase long-context training process, na umaabot hanggang 128K tokens, at gumagamit ng FP8 microscaling para sa efficient inference. Maaaring kontrolin ng mga user ang behaviour ng reasoning gamit ang reasoning enabled boolean. Matuto pa sa aming docsOpens in new tab Pinapabuti ng modelong ito ang…DeepSeek | 163,840 token context | $0.25/M input, $0.95/M output. Ang DeepSeek-V3.1 ay isang malaking hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) na sumusuporta sa parehong thinking at non-thinking modes gamit ang prompt templates. Pinalawak nito ang DeepSeek-V3 base sa pamamagitan ng two-phase long-context training process, na umaabot hanggang 128K tokens, at gumagamit ng FP8 microscaling para sa efficient inference. Maaaring kontrolin ng mga user ang behaviour ng reasoning gamit ang reasoning enabled boolean. Matuto pa sa aming docsOpens in new tab Pinapabuti ng modelong ito ang paggamit ng tool, code generation, at reasoning efficiency, na nakakamit ang performance na katulad ng DeepSeek-R1 sa mahihirap na benchmarks habang mas mabilis ang tugon. Sinusuportahan nito ang structured tool calling, code agents, at search agents, kaya angkop para sa pananaliksik, coding, at agentic workflows. Ito ang kahalili ng DeepSeek V3-0324 model at mahusay sa iba't ibang gawain.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang DeepSeek V3.1 ay isang 671B mixture-of-experts model mula sa DeepSeek na nagpapatakbo ng 37B parameters sa inference time at sumusuporta sa parehong thinking at non-thinking modes sa isang set ng weights. Ang thinking mode nito ay umaabot sa kalidad na katulad ng DeepSeek R1 habang mas mabilis ang tugon, at ang tool-calling at agent capabilities nito ay malaki ang pinabuti kumpara sa V3. Sa halagang mas mababa sa isang dolyar kada milyon output tokens, ito ay seryosong opsyon para sa mga nagpapatakbo ng agentic o mahahabang dokumento na pipeline na may budget.

Kilalang-kilala sa

Hybrid thinking/non-thinking mode na maaaring palitan gamit ang chat template, hindi na kailangan ng hiwalay na modelo.
Malaking pagpapabuti sa tool calling at agent workflows kumpara sa DeepSeek V3.
128K context window na ginawa sa pamamagitan ng dalawang-phase na long-context training process.
Kalidad ng thinking mode na katulad ng DeepSeek R1, ngunit mas mabilis ang tugon.
Bukas na weights sa Hugging Face; FP8 microscaling para sa epektibong inference.

Mag-ingat sa

671B kabuuang parameters nangangahulugan na kailangan ng seryosong hardware para sa lokal na deployment; karamihan ay gagamit ng API.
Tool calling ay suportado lamang sa non-thinking mode — hindi maaaring pagsamahin ang structured tool use sa reasoning mode.
Nagbago ang chat template mula sa V3; maaaring kailanganin i-update ang mga prompt at integration.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Badyet

Mga prompt na subukan

Multi-step code agent

May access ka sa Python interpreter. Sumulat ng script na kukuha ng pinakabagong exchange rates para sa USD, EUR, at GBP mula sa public API, kakalkulahin ang cross rates para sa tatlong pares, at iprint ang formatted na talahanayan. Gamitin ang tool calls para patakbuhin ang bawat hakbang, suriin ang output, at ayusin ang mga error bago ibalik ang panghuling resulta.

Mahigpit na reasoning puzzle

Limang engineer ang sumali sa proyekto sa iba't ibang araw: Lunes hanggang Biyernes. Si Alice ay sumali bago si Bob. Si Carol ay sumali isang araw pagkatapos ni Dave. Si Eve ay sumali sa Miyerkules. Hindi sumali si Bob sa Huwebes. Si Dave ay sumali nang mas maaga kaysa kay Carol ngunit mas huli kaysa kay Eve. Ilahad ang araw ng pagsisimula ng bawat engineer at ipakita ang iyong pangangatwiran hakbang-hakbang.

Pagkuha ng impormasyon mula sa mahahabang dokumento

Ipi-paste ko ang isang mahaba at detalyadong kontrata sa ibaba. Basahin ito nang mabuti at gumawa ng: (1) isang talatang buod sa simpleng Ingles ng mga pangunahing obligasyon ng bawat partido, (2) isang bullet list ng lahat ng deadline o notice period na binanggit, at (3) anumang mga clause na maaaring magdulot ng hindi inaasahang pananagutan para sa bumibili. I-flag ang anumang malabo. [I-paste ang teksto ng kontrata dito]

Ihambing sa

DeepSeek Flash Latest
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
DeepSeek V4 Flash Latest
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.01/M input, $1.28/M output
DeepSeek Pro Latest
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.25/M input, $5.00/M output
DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output

Higit pang mga text model mula sa deepseek

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang DeepSeek V3.1 nang lokal?: Bukas ang weights at available sa Hugging Face, kaya oo — ngunit ang modelo ay may 671B parameters, na nangangailangan ng seryosong hardware para tumakbo nang full precision; karamihan ay gagamit ng quantized na bersyon o API.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?: Sa API, presyo ay $0.25 kada milyon input tokens at $0.95 kada milyon output tokens, na may 163,840-token context window.
Paano naiiba ang V3.1 sa DeepSeek V3 at DeepSeek R1?: Nagdadagdag ang V3.1 ng hybrid thinking mode (isang modelo para sa mabilis na chat at step-by-step reasoning), pinabuti ang tool calling at agent tasks, at pinalawak ang context sa 128K sa pamamagitan ng karagdagang long-context training; sa thinking mode, umaabot ito sa kalidad na katulad ng R1 habang mas mabilis.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang modelo na karapat-dapat sa parehong budget shortlist at agentic-workflow shortlist — ang hybrid thinking mode ay tunay na kapaki-pakinabang, hindi lang marketing.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Qwen3.5 Plus 2026 04 20

TEXT / LLM

Seed 2.0 Mini

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang DeepSeek V3.1 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm deepseek pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto badyet

Mag-browse ayon sa pamilya ng model