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DeepSeek-V3.1 Terminus

DeepSeek-V3.1 Terminus

发布时间: 2025-09-22919
模型参数
6710.0亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

模型基本信息

推理过程
支持
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
8192 tokens
模型类型
暂无数据
发布时间
2025-09-22
模型文件大小
1340GB
MoE架构
总参数 / 激活参数
6710.0 亿 / 370 亿
知识截止
暂无数据
推理模式
常规模式(Non-Thinking Mode)思考模式(Thinking Mode)

开源和体验地址

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无介绍博客

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本$0.56$1.68

评测得分

综合评估

共 8 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU Pronormal
85
12 / 109
MMLU Prothinking
85
12 / 109
80.70
40 / 140
GPQA Diamondthinking
79
48 / 140
LiveBenchthinking
71.40
16 / 52
LiveBenchnormal
64.71
33 / 52
HLEnormal
21.70
30 / 81
HLEthinking
15.20
50 / 81

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQAnormal
96.80
2 / 44

编程与软件工程

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
80
14 / 99
74.90
20 / 99
68.40
33 / 72

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025thinking
90
32 / 100
AIME2025normal
54
80 / 100

AI Agent - 工具使用

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal-Benchnormal + 使用工具
30
22 / 35
Terminal-Benchthinking + 使用工具
28
24 / 35

Agent能力评测

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
76.10
6 / 22
τ²-Benchnormal + 使用工具
37
25 / 28
τ²-Benchthinking + 使用工具
37
25 / 28

发布机构

模型解读

DeepSeek-V3.1-Terminus是DeepSeek系列语言模型的最新迭代,它在继承前代模型强大能力的基础上,专注于提升输出的稳定性和可靠性。通过对用户反馈的积极响应,该模型在语言一致性和智能代理性能等多个维度上都进行了针对性优化。

核心特性

  • 增强的语言一致性:为解决在多语言处理中常见的语言混杂和随机字符问题,V3.1-Terminus进行了优化,旨在提供更纯粹、更精准的语言输出。
  • 升级的智能代理:模型内置的代码代理(Code Agent)和搜索代理(Search Agent)功能得到了强化,使其在执行编程和信息检索等复杂任务时更加高效和可靠。

性能评测

从各项基准测试的对比数据来看,DeepSeek-V3.1-Terminus在多个关键领域展现了其性能优势。

无工具使用的推理模式(reasoning mode w/o tool use)下,该模型在多个测试集上表现优异。例如,在MMLU-Pro上的得分为85.0,在GPQA-Diamond上为80.7,尤其是在Humanity’s Last Exam测试中,得分从15.9大幅提升至21.7,显示出其在复杂推理能力上的显著进步。

启用智能代理的工具使用(agentic tool use)场景下,V3.1-Terminus同样表现出色。在BrowseCompSimpleQASWE Verified等测试中,得分均有明显提升,分别达到了38.5、96.8和68.4。这证明了其在利用外部工具完成网页浏览、问答和代码验证等任务时,具备更强的实操能力。

然而,在部分测试如CodeforcesBrowseComp-zh中,其表现与前代版本相比略有下降,这可能反映了模型在特定场景下的性能权衡。

开放与应用

DeepSeek-V3.1-Terminus模型已通过网页、App及API等多种形式向公众开放。同时,其模型权重也已在Hugging Face社区开源,便于开发者和研究人员进行深入的探索和应用。

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