DeepSeek V3.1 to najnowsza aktualizacja w serii V firmy DeepSeek: hybrydowy „thinking / non-thinking” duży model językowy ukierunkowany na wysoką przepustowość, niskie koszty ogólnej inteligencji i agentowe wykorzystanie narzędzi. Zachowuje kompatybilność ze stylem API OpenAI, dodaje inteligentniejsze wywoływanie narzędzi i — według firmy — zapewnia szybsze generowanie oraz poprawioną niezawodność agentów.

Podstawowe funkcje (co oferuje)

• Podwójne tryby wnioskowania: deepseek-chat (bez rozumowania / szybszy) oraz deepseek-reasoner (z rozumowaniem / silniejszy łańcuch rozumowania/umiejętności agenta). Interfejs użytkownika udostępnia przełącznik „DeepThink” dla użytkowników końcowych.
• Długi kontekst: materiały oficjalne i raporty społeczności podkreślają okno kontekstu 128k tokenów w rodzie V3. Umożliwia to przetwarzanie bardzo długich dokumentów end-to-end.
• Usprawniona obsługa narzędzi/agentów: optymalizacja po treningu ukierunkowana na niezawodne wywoływanie narzędzi, wieloetapowe przepływy pracy agentów oraz integracje z wtyczkami/narzędziami.

Szczegóły techniczne (architektura, trening i implementacja)

Korpus treningowy i inżynieria długiego kontekstu. Aktualizacja Deepseek V3.1 podkreśla dwufazowe rozszerzenie długiego kontekstu na bazie wcześniejszych checkpointów V3: publiczne notatki wskazują znaczące dodatkowe tokeny poświęcone fazom rozszerzenia 32k i 128k (DeepSeek informuje o setkach miliardów tokenów użytych w etapach rozszerzenia). Wydanie zaktualizowało również konfigurację tokenizera, aby wspierać większe reżimy kontekstu.

Rozmiar modelu i mikroskalowanie na potrzeby wnioskowania. Publiczne i społecznościowe raporty podają nieco odmienne liczby parametrów (typowe dla nowych wydań): zewnętrzne indeksy i mirrory notują ~671B parametrów (37B aktywnych) w niektórych opisach runtime, podczas gdy inne podsumowania społeczności raportują ~685B jako nominalny rozmiar hybrydowej architektury rozumowania.

Tryby wnioskowania i kompromisy inżynieryjne. Deepseek V3.1 udostępnia dwa pragmatyczne tryby wnioskowania: deepseek-chat (zoptymalizowany pod standardowy, turystyczny chat, niższe opóźnienia) oraz deepseek-reasoner (tryb „thinking”, priorytetyzujący łańcuch rozumowania i ustrukturyzowaną analizę).

Ograniczenia i ryzyka

• Dojrzałość benchmarków i powtarzalność: wiele twierdzeń dotyczących wydajności jest wczesnych, opartych na społeczności lub selektywnych. Niezależne, znormalizowane oceny wciąż nadrabiają zaległości. (Ryzyko: przesadne deklaracje).
• Bezpieczeństwo i halucynacje: jak wszystkie duże LLM-y, Deepseek V3.1 jest podatny na halucynacje i ryzyko szkodliwych treści; silniejsze tryby rozumowania mogą czasem generować pewne, lecz błędne wieloetapowe wyniki. Użytkownicy powinni stosować warstwy bezpieczeństwa i przegląd ludzki w krytycznych wyjściach. (Brak deklaracji eliminacji halucynacji ze strony dostawców lub niezależnych źródeł.)
• Koszt i opóźnienia wnioskowania: tryb rozumowania wymienia opóźnienie na zdolności; dla masowego wnioskowania konsumenckiego zwiększa to koszt. Niektórzy komentatorzy zauważają, że reakcje rynku na otwarte, tanie, szybkie modele mogą być zmienne.

Typowe i atrakcyjne scenariusze użycia

• Analiza i podsumowywanie długich dokumentów: prawo, badania i rozwój, przeglądy literatury — wykorzystaj okno 128k tokenów do podsumowań end-to-end.
• Przepływy pracy agentów i orkiestracja narzędzi: automatyzacje wymagające wieloetapowych wywołań narzędzi (API, wyszukiwarki, kalkulatory). Strojenie agentów po treningu w Deepseek V3.1 ma poprawić niezawodność w tym obszarze.
• Generowanie kodu i wsparcie programistyczne: wczesne raporty benchmarkowe podkreślają wysoką wydajność programistyczną; nadaje się do programowania w parach, przeglądu kodu i generowania z nadzorem człowieka.
• Wdrożenia korporacyjne, gdzie wybór koszt/opóźnienie ma znaczenie: wybierz tryb chat dla tańszych/szybszych asystentów konwersacyjnych oraz tryb reasoner dla zadań głębokiego rozumowania offline lub premium.

Jak wywołać Deepseek V3.1 API z CometAPI

deepseek v3.1 Cennik API w CometAPI, 20% taniej niż oficjalna cena:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj
• Uzyskaj poświadczenie — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji tokenów API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
• Uzyskaj adres URL tej usługi: https://api.cometapi.com/

Sposób użycia

1. Wybierz endpoint „deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” do wysłania żądania API i ustaw body żądania. Metoda żądania i body są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona zapewnia także test w Apifox dla Twojej wygody.
2. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta.
3. Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Wywołanie API

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne REST API — dla bezproblemowej migracji. Kluczowe szczegóły: API doc:

• Główne parametry: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametr modelu: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Uwierzytelnianie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

Zastąp CometAPI_API_KEY swoim kluczem; pamiętaj o 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)

Zobacz także Grok 4