DeepSeek V3.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Ağırlıklar açık ve Hugging Face'de mevcut, yani evet — ancak model toplamda 671 milyar parametre olduğu için tam hassasiyetle çalıştırmak ciddi donanım gerektirir; çoğu kişi kuantize edilmiş bir sürüm veya API kullanacaktır.

DeepSeek V3.1'in maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadardır?

API üzerinden giriş tokeni başına 0,25$ ve çıkış tokeni başına 0,95$ fiyatlandırılır, 163.840 token bağlam penceresi vardır.

V3.1, DeepSeek V3 ve DeepSeek R1'den nasıl farklıdır?

V3.1 hibrit düşünme modu ekler (tek model hem hızlı sohbet hem adım adım akıl yürütmeyi kapsar), araç çağırma ve ajan görevlerini geliştirir ve ek uzun bağlam eğitimiyle bağlamı 128K'ya çıkarır; düşünme modunda R1 kalitesine ulaşırken daha hızlıdır.

DeepSeek V3.1

4967°

#llm #deepseek #akıl yürütme #kodlama #ajanlar #uzun bağlam

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

DeepSeek | 163,840 token bağlam | $0.25/M giriş, $0.95/M çıkış. DeepSeek-V3.1, hem düşünme hem de düşünmeme modlarını istem şablonlarıyla destekleyen büyük hibrit bir muhakeme modelidir (671 milyar parametre, 37 milyar aktif). DeepSeek-V3 temelini iki aşamalı uzun bağlam eğitimiyle genişletir, 128K token'a kadar çıkar ve verimli çıkarım için FP8 mikro ölçeklendirme kullanır. Kullanıcılar muhakeme davranışını reasoning enabled boolean ile kontrol edebilir. Daha fazla bilgi için belgelerimize bakınızOpens in new tab Model, araç kullanımı, kod üretimi ve muhakeme verimliliğini geliştirir, zor…DeepSeek | 163,840 token bağlam | $0.25/M giriş, $0.95/M çıkış. DeepSeek-V3.1, hem düşünme hem de düşünmeme modlarını istem şablonlarıyla destekleyen büyük hibrit bir muhakeme modelidir (671 milyar parametre, 37 milyar aktif). DeepSeek-V3 temelini iki aşamalı uzun bağlam eğitimiyle genişletir, 128K token'a kadar çıkar ve verimli çıkarım için FP8 mikro ölçeklendirme kullanır. Kullanıcılar muhakeme davranışını reasoning enabled boolean ile kontrol edebilir. Daha fazla bilgi için belgelerimize bakınızOpens in new tab Model, araç kullanımı, kod üretimi ve muhakeme verimliliğini geliştirir, zor kıyaslamalarda DeepSeek-R1 ile karşılaştırılabilir performans gösterirken daha hızlı yanıt verir. Yapılandırılmış araç çağrısı, kod ajanları ve arama ajanlarını destekler, araştırma, kodlama ve ajan iş akışları için uygundur. DeepSeek V3-0324 modelinin halefidir ve çeşitli görevlerde iyi performans gösterir.

Bu model için rehberler

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

DeepSeek V3.1, DeepSeek tarafından geliştirilen 671 milyar parametreli bir uzman karışımı modelidir; çıkarımda 37 milyar parametre çalıştırır ve tek bir ağırlık setinde hem düşünme hem düşünmeme modlarını destekler. Düşünme modu, DeepSeek R1 kalitesine ulaşırken daha hızlı yanıt verir; araç çağırma ve ajan yetenekleri V3'e göre önemli ölçüde geliştirilmiştir. Milyon çıkış tokeni başına bir doların altında maliyetiyle, bütçeye uygun ajan veya uzun belge iş akışları için ciddi bir seçenektir.

İle tanınır

Chat şablonuyla değiştirilebilen hibrit düşünme/düşünmeme modu, ayrı modele gerek yok.
DeepSeek V3'e göre önemli gelişmelerle araç çağırma ve ajan iş akışları.
İki aşamalı uzun bağlam eğitimiyle oluşturulmuş 128K bağlam penceresi.
Düşünme modunda DeepSeek R1 kalitesine yakın, daha hızlı yanıt süreleri.
Hugging Face'de açık ağırlıklar; verimli çıkarım için FP8 mikro ölçekleme.

Dikkat et

671 milyar toplam parametre yerel dağıtım için ciddi donanım gerektirir; çoğu kullanıcı API kullanacaktır.
Araç çağırma sadece düşünmeme modunda desteklenir — yapılandırılmış araç kullanımı ile akıl yürütme modu birleştirilemez.
Chat şablonu V3'ten değişti; mevcut istemler ve entegrasyonlar güncellenmeli.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Muhakeme

Uzun bağlam

Bütçe

Denenecek istemler

Çok adımlı kod ajanı

Bir Python yorumlayıcısına erişimin var. USD, EUR ve GBP için en güncel döviz kurlarını halka açık bir API'den çekip, üç çift için çapraz kurları hesaplayan ve biçimlendirilmiş bir tablo yazdıran bir betik yaz. Her adımı araç çağrılarıyla yap, çıktıyı kontrol et ve hataları düzeltip son sonucu döndür.

Zor akıl yürütme bulmacası

Beş mühendis farklı günlerde projeye katıldı: Pazartesiden Cumaya. Alice Bob'dan önce katıldı. Carol Dave'den bir gün sonra katıldı. Eve Çarşamba günü katıldı. Bob Perşembe günü katılmadı. Dave, Carol'dan önce ama Eve'den sonra katıldı. Her mühendisin başlangıç gününü listele ve adım adım mantığını göster.

Uzun belge çıkarımı

Aşağıya uzun bir sözleşme yapıştırıyorum. Dikkatlice oku ve şunları üret: (1) her tarafın ana yükümlülüklerinin bir paragraf sade İngilizce özeti, (2) belirtilen tüm son tarih veya bildirim sürelerinin madde listesi, (3) alıcı için beklenmedik sorumluluk yaratabilecek maddeler. Belirsiz olanları işaretle. [Sözleşme metnini buraya yapıştır]

İle karşılaştır

DeepSeek Flash Latest
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.04/M girdi, $0.68/M çıktı
DeepSeek V4 Flash Latest
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.01/M girdi, $1.28/M çıktı
DeepSeek Pro Latest
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.25/M girdi, $5.00/M çıktı
DeepSeek V4.1 Flash
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.04/M girdi, $0.68/M çıktı

deepseek tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

DeepSeek V3.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Ağırlıklar açık ve Hugging Face'de mevcut, yani evet — ancak model toplamda 671 milyar parametre olduğu için tam hassasiyetle çalıştırmak ciddi donanım gerektirir; çoğu kişi kuantize edilmiş bir sürüm veya API kullanacaktır.
DeepSeek V3.1'in maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadardır?: API üzerinden giriş tokeni başına 0,25$ ve çıkış tokeni başına 0,95$ fiyatlandırılır, 163.840 token bağlam penceresi vardır.
V3.1, DeepSeek V3 ve DeepSeek R1'den nasıl farklıdır?: V3.1 hibrit düşünme modu ekler (tek model hem hızlı sohbet hem adım adım akıl yürütmeyi kapsar), araç çağırma ve ajan görevlerini geliştirir ve ek uzun bağlam eğitimiyle bağlamı 128K'ya çıkarır; düşünme modunda R1 kalitesine ulaşırken daha hızlıdır.

Kaptanın kararı
Hem bütçe hem de ajan iş akışı listelerinde yer alan nadir modellerden biri — hibrit düşünme modu gerçekten faydalı, sadece pazarlama için değil.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

Nemotron 3 Nano 30B A3B

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

DeepSeek V3.1, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm deepseek akıl yürütme kodlama ajanlar uzun bağlam bütçe

Model Ailesine Göre Göz At