DeepSeek V3.1 è l’aggiornamento più recente nella serie V di DeepSeek: un modello di linguaggio di grandi dimensioni ibrido “thinking / non-thinking” mirato a intelligenza generale ad alta capacità di throughput e basso costo, e uso agentico degli strumenti. Mantiene la compatibilità con API in stile OpenAI, aggiunge chiamata agli strumenti più intelligente e—secondo l’azienda—offre generazione più veloce e migliore affidabilità degli agenti.

Funzionalità di base (cosa offre)

• Modalità di inferenza duali: deepseek-chat (non-thinking / più veloce) e deepseek-reasoner (thinking / catena di pensiero/competenze d’agente più robuste). L’interfaccia utente espone un toggle “DeepThink” per gli utenti finali.
• Contesto lungo: i materiali ufficiali e i report della community evidenziano una finestra di contesto da 128k token per la linea V3. Ciò abilita l’elaborazione end-to-end di documenti molto lunghi.
• Gestione migliorata di strumenti/agent: ottimizzazione post-addestramento mirata a chiamate agli strumenti affidabili, workflow agentici multi-step e integrazioni con plugin/strumenti.

Dettagli tecnici (architettura, addestramento e implementazione)

Corpora di addestramento e ingegneria del contesto lungo. L’aggiornamento DeepSeek V3.1 enfatizza un’estensione del contesto lungo in due fasi sopra i checkpoint V3 precedenti: note pubbliche indicano consistenti token aggiuntivi dedicati alle fasi di estensione a 32k e 128k (DeepSeek riporta centinaia di miliardi di token impiegati nei passaggi di estensione). La release ha inoltre aggiornato la configurazione del tokenizer per supportare regimi di contesto più ampi.

Dimensione del modello e micro-scaling per l’inferenza. I report pubblici e della community forniscono conteggi di parametri leggermente diversi (un esito comune ai nuovi rilasci): indicizzatori e mirror di terze parti elencano ~671B di parametri (37B attivi) in alcune descrizioni di runtime, mentre altri riepiloghi della community riportano ~685B come dimensione nominale dell’architettura di ragionamento ibrida.

Modalità di inferenza e compromessi ingegneristici. Deepseek V3.1 espone due modalità di inferenza pragmatiche: deepseek-chat (ottimizzata per chat turn-based standard, con minore latenza) e deepseek-reasoner (una modalità “thinking” che privilegia la catena di pensiero e il ragionamento strutturato).

Limitazioni e rischi

• Maturità dei benchmark e riproducibilità: molte affermazioni sulle prestazioni sono preliminari, guidate dalla community o selettive. Valutazioni indipendenti e standardizzate sono ancora in fase di adeguamento. (Rischio: affermazioni eccessive).
• Sicurezza e allucinazioni: come tutti i grandi LLM, Deepseek V3.1 è soggetto a allucinazioni e rischi di contenuti dannosi; modalità di ragionamento più forti possono talvolta produrre output multi-step sicuri di sé ma errati. Gli utenti dovrebbero applicare livelli di sicurezza e revisione umana sugli output critici. (Nessun vendor o fonte indipendente dichiara l’eliminazione delle allucinazioni.)
• Costo e latenza dell’inferenza: la modalità di ragionamento scambia latenza per capacità; per l’inferenza consumer su larga scala ciò aggiunge costo. Alcuni commentatori notano che la reazione del mercato a modelli aperti, economici e ad alta velocità può essere volatile.

Casi d’uso comuni e convincenti

• Analisi e sintesi di documenti lunghi: ambito legale, R&S, revisioni della letteratura — sfrutta la finestra da 128k token per sintesi end-to-end.
• Workflow di agent e orchestrazione di strumenti: automazioni che richiedono chiamate agli strumenti multi-step (API, ricerca, calcolatrici). Il tuning degli agent post-addestramento di Deepseek V3.1 è pensato per migliorarne l’affidabilità in questo ambito.
• Generazione di codice e assistenza software: i primi report di benchmark evidenziano prestazioni di programmazione solide; adatto a pair programming, code review e attività di generazione con supervisione umana.
• Deployment enterprise dove la scelta tra costo e latenza è importante: scegliere la modalità chat per assistenti conversazionali economici/più veloci e la modalità reasoner per compiti di deep reasoning offline o premium.

Come chiamare l’API di Deepseek V3.1 da CometAPI

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Passaggi richiesti

• Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima
• Ottieni la chiave API di credenziali di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
• Ottieni l’URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

Metodo d’uso

1. Seleziona l’endpoint “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono reperibili dalla API doc del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test su Apifox per tua comodità.
2. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content—è a questo che il modello risponderà.
4. . Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.

Chiamata API

CometAPI fornisce una REST API pienamente compatibile—per una migrazione senza soluzione di continuità. Dettagli chiave nella API doc:

• Parametri core: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametro del modello: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Autenticazione: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

Sostituisci CometAPI_API_KEY con la tua chiave; nota la base URL.

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)

Vedi anche Grok 4