DeepSeek V3.1 es la actualización más reciente de la serie V de DeepSeek: un modelo de lenguaje grande híbrido “pensante / no pensante” orientado a inteligencia general de alto rendimiento y bajo costo, y uso de herramientas agentivas. Mantiene la compatibilidad de API al estilo OpenAI, incorpora llamadas a herramientas más inteligentes y —según la compañía— ofrece generación más rápida y mayor fiabilidad de agentes.

Funciones básicas (lo que ofrece)

• Modos duales de inferencia: deepseek-chat (no pensante / más rápido) y deepseek-reasoner (pensante / con mayor cadena de pensamiento/capacidades de agente). La interfaz expone un interruptor “DeepThink” para usuarios finales.
• Contexto largo: materiales oficiales e informes de la comunidad destacan una ventana de contexto de 128k tokens para la línea familiar V3. Esto permite el procesamiento de extremo a extremo de documentos muy extensos.
• Mejor manejo de herramientas/agentes: optimización posentrenamiento dirigida a llamadas de herramientas confiables, flujos de trabajo de agentes multi‑paso e integraciones de plugins/herramientas.

Detalles técnicos (arquitectura, entrenamiento e implementación)

Corpus de entrenamiento e ingeniería de contexto largo. La actualización Deepseek V3.1 enfatiza una extensión de contexto largo en dos fases sobre los checkpoints V3 previos: notas públicas indican una gran cantidad de tokens adicionales dedicados a las fases de extensión 32k y 128k (DeepSeek reporta cientos de miles de millones de tokens usados en estos pasos de extensión). El lanzamiento también actualizó la configuración del tokenizador para admitir los regímenes de contexto ampliado.

Tamaño del modelo y microescalado para inferencia. Informes públicos y de la comunidad ofrecen conteos de parámetros algo diferentes (algo común en lanzamientos recientes): indexadores y espejos de terceros listan ~671B parámetros (37B activos) en algunas descripciones de tiempo de ejecución, mientras que otros resúmenes comunitarios reportan ~685B como el tamaño nominal de la arquitectura híbrida de razonamiento.

Modos de inferencia y compromisos de ingeniería. Deepseek V3.1 expone dos modos pragmáticos de inferencia: deepseek-chat (optimizado para chat por turnos estándar, menor latencia) y deepseek-reasoner (un modo “pensante” que prioriza la cadena de pensamiento y el razonamiento estructurado).

Limitaciones y riesgos

• Madurez y reproducibilidad de benchmarks: muchas afirmaciones de rendimiento son tempranas, impulsadas por la comunidad o selectivas. Las evaluaciones independientes y estandarizadas aún están poniéndose al día. (Riesgo: exageración).
• Seguridad y alucinación: como todos los grandes LLM, Deepseek V3.1 está sujeto a riesgos de alucinación y contenido dañino; los modos de razonamiento más fuertes a veces pueden producir salidas multi‑paso seguras pero incorrectas. Los usuarios deben aplicar capas de seguridad y revisión humana en resultados críticos. (No hay afirmaciones de proveedor ni fuentes independientes sobre la eliminación de la alucinación.)
• Costo y latencia de inferencia: el modo de razonamiento intercambia latencia por capacidad; para inferencia a escala de consumo esto agrega costo. Algunos comentaristas señalan que la reacción del mercado a modelos abiertos, baratos y de alta velocidad puede ser volátil.

Casos de uso comunes y atractivos

• Análisis y resumen de documentos largos: derecho, I+D, revisiones de literatura — aprovechar la ventana de 128k tokens para resúmenes de extremo a extremo.
• Flujos de trabajo de agentes y orquestación de herramientas: automatizaciones que requieren múltiples llamadas a herramientas (APIs, búsqueda, calculadoras). La afinación posentrenamiento de agentes en Deepseek V3.1 busca mejorar la fiabilidad aquí.
• Generación de código y asistencia de software: informes tempranos de benchmarks enfatizan un fuerte rendimiento en programación; adecuado para programación en pareja, revisión de código y tareas de generación con supervisión humana.
• Despliegue empresarial donde importan las opciones de costo/latencia: elija el modo chat para asistentes conversacionales baratos/más rápidos y reasoner para tareas de razonamiento profundo fuera de línea o premium.

Cómo llamar al API de Deepseek V3.1 desde CometAPI

Precios del deepseek v3.1 API en CometAPI, 20% de descuento respecto al precio oficial:

Pasos necesarios

• Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es nuestro usuario, regístrese primero.
• Obtenga la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtenga la clave de token: sk-xxxxx y envíela.
• Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Método de uso

1. Seleccione el endpoint “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” para enviar la solicitud de API y establezca el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio. Nuestro sitio también proporciona pruebas en Apifox para su comodidad.
2. Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta.
3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido — esto es lo que el modelo responderá.
4. . Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Llamada al API

CometAPI proporciona un API REST totalmente compatible — para una migración sin fricciones. Detalles clave en Documentación del API:

• Parámetros principales: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parámetro de modelo: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Autenticación: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Tipo de contenido: application/json.

Reemplace CometAPI_API_KEY con su clave; observe la URL base.

Python

from openai import OpenAI

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

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Summarize this PDF in 5 bullets."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # for structured outputs

)
print(resp.choices.message.content)

Ver también Grok 4