DeepSeek V3.1 est la toute dernière mise à niveau de la série V de DeepSeek : un modèle de langage de grande taille hybride « réflexion / non réflexion » visant une intelligence générale à haut débit et faible coût ainsi qu’une utilisation agentique des outils. Il conserve la compatibilité de l’API de style OpenAI, ajoute un appel d’outils plus intelligent et—selon l’entreprise—offre une génération plus rapide et une fiabilité accrue des agents.

Fonctionnalités de base (ce qu’il offre)

• Modes d’inférence doubles : deepseek-chat (non réflexion / plus rapide) et deepseek-reasoner (réflexion / chaîne de pensée/compétences d’agent renforcées). L’interface utilisateur propose un commutateur « DeepThink » pour les utilisateurs finaux.
• Contexte long : les documents officiels et les retours de la communauté mettent en avant une fenêtre de contexte de 128k jetons pour la lignée V3. Cela permet un traitement de bout en bout de documents très longs.
• Gestion améliorée des outils/agents : optimisation post-apprentissage visant un appel d’outils fiable, des workflows d’agents multi-étapes et des intégrations de plugins/outils.

Détails techniques (architecture, entraînement et mise en œuvre)

Corpus d’entraînement et ingénierie du long contexte. La mise à jour Deepseek V3.1 met l’accent sur une extension du long contexte en deux phases par-dessus les checkpoints V3 antérieurs : des notes publiques indiquent un volume important de jetons additionnels consacrés aux phases d’extension 32k et 128k (DeepSeek rapporte des centaines de milliards de jetons utilisés dans ces étapes d’extension). La version a également mis à jour la configuration du tokenizer pour prendre en charge les régimes de contexte plus larges.

Taille du modèle et micro-scaling pour l’inférence. Les rapports publics et communautaires donnent des décomptes de paramètres quelque peu différents (un phénomène courant lors de nouvelles sorties) : des indexeurs tiers et des miroirs listent ~671B paramètres (37B actifs) dans certaines descriptions d’exécution, tandis que d’autres synthèses communautaires mentionnent ~685B comme taille nominale de l’architecture de raisonnement hybride.

Modes d’inférence et compromis d’ingénierie. Deepseek V3.1 expose deux modes d’inférence pragmatiques : deepseek-chat (optimisé pour le chat standard en tours, latence plus faible) et deepseek-reasoner (un mode « réfléchi » qui privilégie la chaîne de pensée et le raisonnement structuré).

Limitations et risques

• Maturité des benchmarks et reproductibilité : de nombreuses revendications de performance sont précoces, portées par la communauté ou sélectives. Les évaluations indépendantes et standardisées sont encore en cours de rattrapage. (Risque : surestimation).
• Sécurité et hallucinations : comme tous les grands LLM, Deepseek V3.1 est sujet aux hallucinations et aux risques de contenu nuisible ; les modes de raisonnement renforcés peuvent parfois produire des sorties multi-étapes confiantes mais incorrectes. Les utilisateurs doivent appliquer des couches de sécurité et une revue humaine pour les résultats critiques. (Aucun fournisseur ni source indépendante ne prétend à l’élimination des hallucinations.)
• Coût et latence d’inférence : le mode reasoner échange la latence contre la capacité ; pour une inférence grand public à grande échelle, cela ajoute un coût. Certains commentateurs notent que la réaction du marché aux modèles ouverts, bon marché et à haute vitesse peut être volatile.

Cas d’usage courants et convaincants

• Analyse et synthèse de documents longs : droit, R&D, revues de littérature — exploiter la fenêtre de contexte de 128k jetons pour des synthèses de bout en bout.
• Workflows d’agents et orchestration d’outils : automatisations nécessitant des appels d’outils multi-étapes (API, recherche, calculateurs). L’ajustement post-entraînement des agents de Deepseek V3.1 vise à améliorer la fiabilité dans ce domaine.
• Génération de code et assistance logicielle : des rapports de benchmark précoces mettent en avant de fortes performances en programmation ; adapté au pair-programming, à la revue de code et aux tâches de génération avec supervision humaine.
• Déploiement en entreprise où le choix coût/latence compte : choisir le mode chat pour des assistants conversationnels économiques/rapides et le mode reasoner pour des tâches de raisonnement approfondi hors ligne ou premium.

Comment appeler Deepseek V3.1 API depuis CometAPI

Tarification de l’API deepseek v3.1 dans CometAPI, 20 % de réduction par rapport au prix officiel :

Étapes requises

• Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire.
• Obtenez la clé d’API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » au niveau du jeton API dans le centre personnel, récupérez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez-la.
• Obtenez l’URL de ce site : https://api.cometapi.com/

Méthode d’utilisation

1. Sélectionnez l’endpoint « deepseek-v3.1 » / « deepseek-v3-1-250821 » pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site. Notre site propose également des tests Apifox pour votre commodité.
2. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte.
3. Insérez votre question ou requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra.
4. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Appel d’API

CometAPI fournit une API REST entièrement compatible — pour une migration sans friction. Détails clés dans la documentation API :

• Paramètres principaux : prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint : https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Paramètre de modèle : « deepseek-v3.1 » / « deepseek-v3-1-250821 »
• Authentification : Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type : application/json .

Remplacez CometAPI_API_KEY par votre clé ; notez l’URL de 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)

Voir aussi Grok 4