DeepSeek V3.1 er den nyeste opgradering i DeepSeek’s V-serie: en hybrid “tænkende / ikke-tænkende” stor sprogmodel målrettet høj gennemstrømning, lavomkostnings generel intelligens og agentbaseret værktøjsbrug. Den bevarer OpenAI-lignende API-kompatibilitet, tilføjer mere intelligent værktøjskald, og—ifølge virksomheden—giver hurtigere generering og forbedret agentpålidelighed.

Grundlæggende funktioner (hvad den tilbyder)

• To inferenstilstande: deepseek-chat (ikke-tænkende / hurtigere) og deepseek-reasoner (tænkende / stærkere chain-of-thought-/agentfærdigheder). Brugerfladen viser en “DeepThink”-kontakt for slutbrugere.
• Lang kontekst: officielle materialer og community-rapporter fremhæver et 128k token kontekstvindue for V3-familien. Dette muliggør ende-til-ende-behandling af meget lange dokumenter.
• Forbedret værktøjs-/agenthåndtering: eftertræningsoptimering målrettet pålidelige værktøjskald, flertrins agentarbejdsgange og plugin-/værktøjsintegrationer.

Tekniske detaljer (arkitektur, træning og implementering)

Træningskorpus og langkontekst-ingeniørarbejde. Deepseek V3.1-opdateringen fremhæver en tofases langkontekst-udvidelse oven på tidligere V3-checkpoints: offentlige noter angiver betydelige ekstra tokens afsat til 32k- og 128k-udvidelsesfaser (DeepSeek rapporterer hundredvis af milliarder tokens brugt i udvidelsestrinene). Udgivelsen opdaterede også tokenizer-konfigurationen for at understøtte de større kontekstregimer.

Modelstørrelse og mikroskalering til inferens. Offentlige og community-rapporter angiver noget forskellige parametertal (et resultat, der er almindeligt for nye udgivelser): tredjepartsindekser og spejle oplister ~671B parametre (37B aktive) i nogle runtime-beskrivelser, mens andre community-resuméer rapporterer ~685B som den hybride ræsonneringsarkitekturs nominelle størrelse.

Inferenstilstande og ingeniørmæssige afvejninger. Deepseek V3.1 eksponerer to pragmatiske inferenstilstande: deepseek-chat (optimeret til standard tur-baseret chat, lavere latenstid) og deepseek-reasoner (en “tænkende” tilstand, der prioriterer chain-of-thought og struktureret ræsonnering).

Begrænsninger og risici

• Benchmark-modenhed og reproducerbarhed: mange ydelsespåstande er tidlige, community-drevne eller selektive. Uafhængige, standardiserede evalueringer er stadig ved at indhente. (Risiko: overdrivelse).
• Sikkerhed og hallucinationer: som alle store LLM’er er Deepseek V3.1 udsat for hallucinationer og risici ved skadeligt indhold; stærkere ræsonneringstilstande kan nogle gange producere selvsikre, men forkerte flertrins-output. Brugere bør anvende sikkerhedslag og menneskelig gennemgang på kritiske output. (Ingen leverandør eller uafhængig kilde hævder eliminering af hallucinationer.)
• Inferensomkostning og latenstid: ræsonneringstilstanden bytter latenstid for kapabilitet; for storskala forbruger-inferens øger dette omkostningerne. Nogle kommentatorer bemærker, at markedsreaktionen på åbne, billige højhastighedsmodeller kan være volatil.

Almindelige og overbevisende anvendelsestilfælde

• Analyse og opsummering af lange dokumenter: jura, F&U, litteraturgennemgange — udnyt 128k token-vinduet til ende-til-ende-resuméer.
• Agentarbejdsgange og værktøjsorkestrering: automatiseringer, der kræver flertrins værktøjskald (API’er, søgning, regnemaskiner). Deepseek V3.1’s eftertræningsagent-tuning er tænkt til at forbedre pålideligheden her.
• Kodegenerering og softwareassistance: tidlige benchmark-rapporter fremhæver stærk programmeringsydelse; egnet til parprogrammering, kodegennemgang og genereringsopgaver med menneskelig overvågning.
• Virksomhedsimplementering, hvor valget mellem omkostning/latenstid er vigtigt: vælg chat-tilstand for billige/hurtigere samtaleassistenter og reasoner for offline eller premium dybderæsonneringsopgaver.

Sådan kalder du Deepseek V3.1 API fra CometAPI

deepseek v3.1 API-priser i CometAPI, 20% under den officielle pris:

Nødvendige trin

• Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke allerede er bruger, skal du først registrere dig
• Hent adgangslegitimations-API-nøglen til interfacet. Klik på “Add Token” ved API token i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
• Hent denne sides URL: https://api.cometapi.com/

Brugsmåde

1. Vælg “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821”-endpointet for at sende API-anmodningen og angive anmodningskroppen. Anmodningsmetoden og anmodningskroppen fås fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed.
2. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
3. Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet—det er det, som modellen vil svare på.
4. . Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

API-kald

CometAPI leverer en fuldt kompatibel REST API—for problemfri migrering. Nøgledetaljer: API-dokumentation:

• Kerneparametre: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modelparameter: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Godkendelse: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

Erstat CometAPI_API_KEY med din nøgle; bemærk den base URL.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ,
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # vigtigt

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Du er en hjælpsom assistent."},
        {"role": "user", "content": "Opsummer denne PDF i 5 punkter."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # til strukturerede output

)
print(resp.choices.message.content)

Se også Grok 4