DeepSeek V3.1 Что такое модель искусственного интеллекта?

Китайская инициатива по искусственному интеллекту DeepSeekНовая модель 21 августа 2025 года анонсировала DeepSeek V3.1. Эта модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая привлекает внимание своей гибридной архитектурой, пропускной способностью 128K и доступом к API с низкой стоимостью, не только в технологической области, но и в глобальной экономике и инновационной среде.

DeepSeek V3.1 Что?

DeepSeek V3, 1 Это новейшая языковая модель, разработанная DeepSeek из растущих инициатив в области искусственного интеллекта в Китае и выпущенная в качестве модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Фраза «открытый исходный код» означает, что код, параметры и правила использования модели открыты для всех. Такая ситуация демократизирует процессы развития искусственного интеллекта, то есть использовать эту технологию могут не только гигантские технологические компании, университеты, независимые исследователи и небольшие инициативы.

DeepSeek V3.1 — это огромная модель искусственного интеллекта с 671 млрд параметров. Параметр — это название переменных, заданных в процессе обучения искусственного интеллекта. По мере того, как количество параметров модели повышается способность к изучению более сложных отношений. Однако DeepSeek использует только 37 миллиардов активных вместо того, чтобы запускать все эти параметры одновременно. Этот метод известен как «Смешение экспертов» в литературе об искусственном интеллекте.

В архитектуре MoE в определенных задачах активируются различные специализированные сети. Эта модель работает как быстрее, так и эффективнее. Например, когда пользователь задает вопрос о программировании, активируется только специалист по кодированию; языковой и летний специалист работает, когда возникает вопрос о литературе. Эта структура может выполнять аналогичные или превосходные характеристики с меньшим потреблением энергии, чем у конкурентов DeepSeek V3.1.

DeepSeek V3.1 Особенности

DeepSeek V3.1 не только с открытым исходным кодом, потому что это модель, которая привлекает внимание в мире искусственного интеллекта, но и имеет инновационные технические особенности. Многие детали от архитектуры модели до окна контекста предназначены для удовлетворения различных потребностей.

Одна из самых распространенных особенностей DeepSeek V3.1, гибридная система режимов. Модель имеет два разных режима работы:

Режим мышления (fall mode): Модель проходит через процесс «внутреннего мышления», прежде чем решить сложный вопрос. Это означает логические шаги по моделированию разума, прежде чем дать ответ ИИ. Режим мышления медленнее, но дает более глубокие и последовательные ответы.

Режим немышления (режим предполагаемого ответа): Модель дает быстрый ответ напрямую. Этот режим предпочтителен в более поверхностных вопросах или ежедневных чатах. Эта функция обеспечивает пользователям большую гибкость. Например, разработчик программного обеспечения может выбрать режим «думать» для сложной проблемы отладки, компания, которая настроила чат-бот поддержки клиентов, может быстро ответить, выбрав режим «не думать».

Еще одной особенностью модели является метод MoE – Mixture of Experts (Experts Mix). В этой системе существует множество подмоделей, специализирующихся на различных вопросах. Когда пользователь дает команду, модель активирует только необходимые из этих подмоделей. Этот подход имеет два важных преимущества:

• Не тратится лишняя вычислительная мощность, поэтому стоимость снижается.

• Благодаря сочетанию специализированных моделей повышается точность ответов.

DeepSeek V3.1, особенно как LLM NLP (обработка естественного языка) Сильный в поле. Это означает, что модель обладает способностью понимать, воспроизводить и преобразовывать человеческий язык. Пользователи могут использовать DeepSeek во многих различных областях, таких как абстракция текста, перевод, вопрос-cevap, анализ ощущений или написание кода. Многоязычная поддержка является важным преимуществом для различных групп пользователей в глобальном масштабе.

DeepSeek V3.1 прошел гораздо больший учебный процесс, чем предыдущие версии. Обучение 32K контекстному окну: запустите 630 миллиардов токенов (бальзамовая нить). Это означает в 10 раз больше обучающих данных с версии V3.

128K обучение контекстному окну: обучение с 209 миллиардами токенов. Это в 3,3 раза больше, чем у предыдущих версий. "Окно Баглама (контекстное окно) относится к длине текста, которую модель может запомнить одновременно. Поддержка контекста 128K позволяет одновременно анализировать книгу объемом около 400 страниц. Это серьезное преимущество в тех областях, где обрабатываются очень длинные тексты, такие как право, наука, медицина и программное обеспечение.

DeepSeek V3.1 работает по гораздо более низкой цене по сравнению с конкурентами благодаря своей гибридной структуре и системе MoE. По данным независимых испытаний, проведенных в Китае, модель предлагает более чем в 40 раз более дешевые торговые издержки по сравнению с некоторыми конкурентами. Эта ситуация создает большое преимущество доступности, особенно для небольших компаний или отдельных разработчиков.

Обновление DeepSeek V3.1: Terminus

DeepSeek обновил модель V3.1 «DeepSeek V3.1-Therminus» в сентябре 2025 года и представил значительные улучшения для повышения производительности и стабильности модели. Это обновление выделяется как оптимизированная версия существующей архитектуры V3.1, а не совершенно новая модель.

В сочетании с конечной версией модель обеспечила значительное улучшение качества обработки языка и производства продукции. Своевременная языковая путаница и несогласованные выражения в предыдущих версиях в значительной степени устранены, модель была выпущена более свободно и точно.

Другим важным аспектом обновления является развитие возможностей их агентов (аджанов). В частности, рост производительности наблюдается в системах, используемых в процессах производства кода и поиска информации. Это указывает на то, что DeepSeek V3.1 является не только инструментом производства текста, но и системой искусственного интеллекта, которая может выполнять более сложные задачи.

Также при конечной версии повышается общая устойчивость модели, производятся более последовательные и надежные выходы. Эти улучшения значительно увеличивают предпочтения DeepSeek в корпоративной среде использования и производства.

Коротко говоря, обновление DeepSeek V3.1-Therminus предлагает важную разработку с точки зрения производительности, точности и надежности использования без изменения технической основы модели.

DeepSeek V3.1 Использование модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

DeepSeek V3.1 является не только мощным инструментом для технологических энтузиастов, но и мощным инструментом для промышленных решений и научных исследований.

DeepSeek V3.1 Цены и планы

DeepSeek V3.1 предлагает гибкую и прозрачную систему ценообразования, разработанную в соответствии с различными потребностями пользователей. Стоимость модели рассчитывается как по тексту, отправленному пользователем (input jet / input token), так и по ответам, генерируемым моделью (out jet / output token).

Нажатие кэша означает повторное использование ранее обработанного запроса и снижает стоимость. Cache miss относится к новым транзакциям каждый раз и увеличивает стоимость.

DeepSeek V3.1 Цены

По ценам:

• Чат DeepSeek:

  • Input jet (cache hit) = 0,07 $ / 1М токен

  • Input jet (cache miss) = 0,56 $ / 1 млн токен

  • Выходной джет = 1,68 $/1M токен

Важные понятия и расчет затрат

• Токен ввода (Input Token): текст, вопрос или команда, которую пользователь отправляет в модель.

• Output Token (Output Token): Текст ответа, подготовленный моделью.

• Перенос в кэш (Cache Hit): повторное использование ранее обработанного запроса → обеспечивает преимущество в стоимости.

• Кэш Мисс (Cache Miss): совершение новой транзакции

Формула расчета стоимости: общая стоимость = (число входного токена × цена входного токена) + (число токенов × цена выходного токена)

Варианты оплаты

DeepSeek позволяет пользователям легко управлять своими платежами:

• Сборы вычитаются из дополнительного или рекламного баланса пользователя; это в первую очередь используется при наличии рекламного баланса.

• Способы оплаты включают кредитную карту, банковский перевод и PayPal.

• Вариант оплаты на основе выставления счетов доступен для корпоративных клиентов.

Для получения подробной информации и последних тарифных планов DeepSeek рекомендуется перейти на официальный сайт.

DeepSeek V3.1 И соперники

DeepSeek V3.1 не только имеет сильную модель, но и предлагает некоторые преимущества, которые выделяются по сравнению с существующими крупными языковыми моделями (LLM) и системами искусственного интеллекта. Среди наиболее известных конкурентов, OpenAI серии GPT-4, Anthropic модели Claude и LLaMA модели Meta.

Цели использования

• DeepSeek V3.1: Академические исследования, анализ длинного текста, творческое письмо, кодирование, корпоративные чат-боты.

• GPT-4/Claude: Чат общего назначения, производство текста, кодирование, исследования. Тем не менее, DeepSeek более выгоден в длинных контекстах и недорогом местном использовании.

• Лама: Ограничено больше исследований и экспериментальной, коммерческой интеграции API.

Сравнение результатов

• Aider Coding Benchmark: DeepSeek V3.1 на 1% выше, чем Claude Opus 4. Это обеспечивает превосходство, особенно в возможностях кодирования и решения алгоритмов.

• Длинная обработка текста: Окно контекста 128K DeepSeek, GPT-4 и емкость токена 32-64K Claude позволяют обрабатывать гораздо более длинные тексты одновременно. Это большое преимущество для длинных наборов данных, таких как юридические, академические и программные проекты.

• Понимание и производство естественного языка: DeepSeek V3.1 в задачах НЛП (обозначенный текст, перевод, анализ ощущений) имеет сходные показатели точности с конкурентами, но работает быстрее и энергоэффективнее.

Сравнение затрат

• Одним из самых сильных преимуществ DeepSeek V3.1 является стоимость. При использовании через API стоимость в 20-40 раз ниже, чем у моделей OpenAI и Anthropic.

• Благодаря режиму Think и архитектуре MoE потребление энергии сведено к минимуму, поскольку в нем нет ненужных параметров. Это также дает важное преимущество для бизнеса.

Гибкость и персонализация

• Открытый исходный код является одной из самых больших функций, которые отличают DeepSeek от конкурентов. С помощью Hugging Face и GitHub можно получить доступ к кодам моделей, которые предлагают настройку и локальное использование.

• Модели конкурентов, как правило, закрыты и доступны только через API. Это может быть ограничением для некоторых разработчиков и исследователей.

Позитивные и отрицательные направления

Преимущество по стоимости – в 20-40 раз дешевле конкурентов, совершенно бесплатно, если они находятся в локальной зоне.

Требования к оборудованию – Существуют сильные графические процессоры, и большая память должна работать локально.

Гибридная архитектура – Он может адаптироваться к различным сценариям с режимами Think и non-think.

Проблемы языковой поддержки – не так сильны, как модели OpenAI, особенно на турецком и региональных языках.

Высокая производительность — конкуренты Claude и GPT в тестах Benchmark.

Специфика регулирования - Поскольку контроль над открытым исходным кодом искусственного интеллекта затруднен, обсуждения регулирования правительства могут увеличиться.

Широкая пропускная способность - с поддержкой токенов 128K можно обрабатывать эквивалентный текст до 400 страниц одновременно.

Несмотря на то, что он дает более точные ответы, режим мышления может привести к задержке приложений в реальном времени.

Область гибкого использования - разработка программного обеспечения, научные круги, журналистика, обслуживание клиентов.