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大模型列表DeepSeek-V3.1 Terminus
DE

DeepSeek-V3.1 Terminus

聊天大模型

DeepSeek-V3.1 Terminus

发布时间: 2025-09-22更新于: 2025-09-23 19:34:231,599
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
6710亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-V3.1 Terminus 是由 DeepSeek-AI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-09-22,定位为 聊天大模型,参数规模约为 6710.0B,上下文长度为 128K,模型文件大小约 1340GB,采用 MIT License 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V3.1 Terminus

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
8192 tokens
模型类型
聊天大模型
发布时间
2025-09-22
模型文件大小
1340GB
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
6710 亿 / 370 亿
知识截止
暂无数据
DeepSeek-V3.1 Terminus

开源和体验地址

代码开源状态
MIT License
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
Hugging Face
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus
在线体验
https://chat.deepseek.com/
DeepSeek-V3.1 Terminus

官方介绍与博客

官方论文
DeepSeek-V3.1-Terminus
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
DeepSeek-V3.1 Terminus

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
DeepSeek-V3.1 Terminus

评测结果

DeepSeek-V3.1 Terminus 当前已收录的代表性评测结果包括 SimpleQA(2 / 45,得分 96.80)、MMLU Pro(23 / 124,得分 85)、Aider-Polyglot(6 / 26,得分 76.10)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规思考
思考模式细分 (1)
全部默认 (思考模式)
工具使用
全部使用工具不使用工具

综合评估

共 4 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU Pro
思考模式
85
23 / 124
GPQA Diamond
思考模式
79
78 / 175
LiveBench
思考模式
71.40
16 / 52
HLE
思考模式
15.20
111 / 149

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
思考模式
80
28 / 118

数学推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025
思考模式
90
38 / 106

AI Agent - 工具使用

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal-Bench
思考模式工具
28
24 / 35

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
τ²-Bench
思考模式工具
37
37 / 40
查看评测深度分析与其他模型对比
DeepSeek-V3.1 Terminus

发布机构

DeepSeek-AI
DeepSeek-AI
查看发布机构详情
DeepSeek-V3.1 Terminus

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。

在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。

在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BrowseComp、SimpleQA和SWE 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Codeforces和BrowseComp-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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