D

DeepSeek-V3.1

Ввод:$0.44/M
Вывод:$1.32/M
DeepSeek V3.1 — обновление в V-серии DeepSeek: гибридная большая языковая модель с режимами «с рассуждениями / без рассуждений», ориентированная на высокую пропускную способность и низкую стоимость в задачах общего интеллекта и агентного использования инструментов. Она сохраняет совместимость API в стиле OpenAI, добавляет более умный механизм вызова инструментов и — по словам компании — обеспечивает более быструю генерацию и повышенную надежность агентов.
Новый
Коммерческое использование

Основные возможности (что предлагается)

  • Два режима инференса: deepseek-chat (без размышлений / быстрее) и deepseek-reasoner (с размышлением / усиленные навыки цепочки рассуждений и агентные способности). В интерфейсе доступен переключатель «DeepThink» для конечных пользователей.
  • Длинный контекст: официальные материалы и отчеты сообщества подчеркивают окно контекста 128k токенов для линейки V3. Это обеспечивает сквозную обработку очень длинных документов.
  • Улучшенная работа с инструментами/агентами: посттренировочные оптимизации, нацеленные на надежный вызов инструментов, многошаговые агентные процессы и интеграции плагинов/инструментов.

Технические детали (архитектура, обучение и реализация)

Корпус обучения и инженерия длинного контекста. Обновление Deepseek V3.1 делает акцент на двухфазном расширении длинного контекста поверх более ранних контрольных точек V3: публичные заметки указывают на значительный дополнительный объем токенов, задействованный для фаз расширения до 32k и 128k (DeepSeek сообщает о сотнях миллиардов токенов, использованных на этапах расширения). В релиз также обновлена конфигурация токенизатора для поддержки увеличенных режимов контекста.

Размер модели и микромасштабирование для инференса. Публичные и сообщесткие отчеты дают несколько разные оценки числа параметров (что обычно для новых релизов): сторонние индексаторы и зеркала в некоторых описаниях рантайма указывают ~671B параметров (37B активных), тогда как другие сводки сообщества называют ~685B как номинальный размер гибридной архитектуры рассуждений.

Режимы инференса и инженерные компромиссы. Deepseek V3.1 предлагает два практичных режима инференса: deepseek-chat (оптимизирован для стандартного пошагового чата, с меньшей задержкой) и deepseek-reasoner (режим «размышлений», который отдает приоритет цепочке рассуждений и структурированному мышлению).

Ограничения и риски

  • Зрелость бенчмарков и воспроизводимость: многие заявления о производительности ранние, основаны на данных сообщества или выборочны. Независимые, стандартизированные оценки все еще находятся в стадии становления. (Риск: завышенные заявления).
  • Безопасность и галлюцинации: как и все крупные LLM, Deepseek V3.1 подвержен рискам галлюцинаций и вредоносного контента; более сильные режимы рассуждений иногда могут выдавать уверенные, но неверные многошаговые результаты. Пользователям следует применять уровни безопасности и человеческую проверку для критически важных выходов. (Ни вендор, ни независимые источники не заявляют об устранении галлюцинаций.)
  • Стоимость и задержка инференса: режим рассуждений обменивает задержку на возможности; для крупномасштабного потребительского инференса это повышает стоимость. Некоторые комментаторы отмечают, что реакция рынка на открытые, дешевые и высокоскоростные модели может быть волатильной.

Распространенные и востребованные сценарии использования

  • Анализ и суммаризация длинных документов: право, НИОКР, обзоры литературы — используйте окно контекста 128k токенов для сквозной суммаризации.
  • Агентные процессы и оркестрация инструментов: автоматизации, требующие многошаговых вызовов инструментов (API, поиск, калькуляторы). Посттренировочная настройка агентов в Deepseek V3.1 призвана повысить надежность.
  • Генерация кода и помощь в разработке ПО: ранние отчеты по бенчмаркам отмечают сильную производительность в программировании; подходит для парного программирования, ревью кода и задач генерации под контролем человека.
  • Корпоративное развертывание, где важен выбор между стоимостью и задержкой: выбирайте режим chat для дешевых/быстрых разговорных ассистентов и reasoner — для офлайн- или премиальных задач глубокого рассуждения.
  • Как получить доступ к API deepseek-v3.1

Шаг 1: Sign Up for API Key

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не наш пользователь, пожалуйста, зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Send Requests to deepseek-v3.1 API

Выберите конечную точку «deepseek-v3.1» для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Для удобства на сайте также предусмотрен тест в Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. base url is Chat format.

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель даст ответ. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Retrieve and Verify Results

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

Больше моделей

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Ввод:$16/M
Вывод:$64/M
OpenAI o3‑pro — «pro»-вариант модели рассуждений o3, спроектированный для более длительного размышления и выдачи максимально надёжных ответов за счёт применения приватного обучения с подкреплением по цепочке рассуждений и устанавливающий новые передовые бенчмарки в таких областях, как наука, программирование и бизнес — при этом автономно интегрируя в рамках API такие инструменты, как веб‑поиск, анализ файлов, выполнение кода на Python и визуальные рассуждения.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

Ввод:$0.216/M
Вывод:$1.152/M
Llama-4-Scout — это универсальная языковая модель для взаимодействия и автоматизации в стиле ассистента. Она справляется с выполнением инструкций, рассуждениями, суммаризацией и задачами преобразования, а также может оказывать базовую помощь по работе с кодом. Типичные сценарии использования включают оркестрацию чатов, вопросно-ответные системы с расширением за счёт знаний и генерацию структурированного контента. Ключевые технические особенности включают совместимость с паттернами вызова инструментов и функций, подсказки, усиленные извлечением, и выходные данные, ограниченные схемой, для интеграции в продуктовые рабочие процессы.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

Ввод:$0.48/M
Вывод:$1.44/M
Llama-4-Maverick — универсальная языковая модель для понимания и генерации текста. Она поддерживает диалоговый QA, суммирование, структурированную подготовку черновиков и базовую помощь в программировании, с опциями структурированного вывода. Типичные области применения включают продуктовые ассистенты, интерфейсы для извлечения знаний и автоматизацию рабочих процессов, которым требуется единообразное форматирование. Технические детали, такие как количество параметров, окно контекста, модальность, а также вызов инструментов или функций, варьируются в зависимости от дистрибутива; интегрируйте согласно задокументированным возможностям развертывания.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

Ввод:$0.48/M
Вывод:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Версия 0905 серии Kimi K2 от Moonshot AI, поддерживающая сверхдлинный контекст (до 256k токенов, фронтенд и вызовы Tool). - 🧠 Enhanced Tool Calling: 100% точность, бесшовная интеграция, подходит для сложных задач и оптимизации интеграции. - ⚡️ Более высокая эффективность: TPS до 60-100 (стандартный API), до 600-100 в режиме Turbo, обеспечивая более быстрый отклик и улучшенные возможности инференса, срез знаний до середины 2025 года.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Ввод:$0.12/M
Вывод:$0.48/M
GPT-4o mini — модель искусственного интеллекта, предоставляемая OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Ввод:$0.08/M
Вывод:$0.32/M
GPT-4.1 nano — модель искусственного интеллекта, предоставляемая OpenAI. gpt-4.1-nano: Обладает увеличенным контекстным окном — поддерживает до 1 миллиона токенов контекста и способна лучше использовать этот контекст благодаря улучшенному пониманию длинного контекста. Имеет обновленную дату отсечения знаний: июнь 2024 года. Эта модель поддерживает максимальную длину контекста 1,047,576 токенов.