/ Модель

Характеристики

Контекст
163 840 токенов
Параметры
37,6 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v3 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V3.1-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2025

DeepSeek-V3.1-Terminus

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

DeepSeek-V3.1-Terminus — языковая модель, разработанная командой DeepSeek-AI. Это обновлённая версия DeepSeek-V3.1, построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek-V3, и основанная на DeepSeek-V3.1-Base.

18 052скачиваний за 30 дней373лайкавеса обновлены29 сен 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки1

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • Idavidrein/gpqa

    score · выше — лучше

    Результат

    74,2424

    diamond 74,2424
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Обновление сохраняет исходные возможности модели, улучшает согласованность языка, снижая смешение китайского и английского текста и появление аномальных символов, а также повышает эффективность Code Agent и Search Agent.

Модель предназначена для рассуждений без инструментов, генерации и анализа кода, работы поисковых агентов и агентских сценариев с использованием инструментов. По данным сравнительных тестов, улучшения особенно заметны в BrowseComp, SimpleQA, SWE Verified, SWE-bench Multilingual и Terminal-bench, хотя на отдельных задачах результаты немного ниже, чем у DeepSeek-V3.1. В README не указаны точный размер модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста. Для локального запуска предусмотрены материалы на базе репозитория DeepSeek-V3 и обновлённый пример инференса; отмечена известная проблема с форматом данных FP8 для параметров self_attn.o_proj, которую планируют исправить в будущих релизах. Модель и веса распространяются по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V3.1-Terminus

Introduction

This update maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including:

  • Language consistency: Reducing instances of mixed Chinese-English text and occasional abnormal characters;
  • Agent capabilities: Further optimizing the performance of the Code Agent and Search Agent.
BenchmarkDeepSeek-V3.1DeepSeek-V3.1-Terminus
Reasoning Mode w/o Tool Use
MMLU-Pro84.885.0
GPQA-Diamond80.180.7
Humanity's Last Exam15.921.7
LiveCodeBench74.874.9
Codeforces20912046
Aider-Polyglot76.376.1
Agentic Tool Use
BrowseComp30.038.5
BrowseComp-zh49.245.0
SimpleQA93.496.8
SWE Verified66.068.4
SWE-bench Multilingual54.557.8
Terminal-bench31.336.7

The template and tool-set of search agent have been updated, which is shown in assets/search_tool_trajectory.html.

How to Run Locally

The model structure of DeepSeek-V3.1-Terminus is the same as DeepSeek-V3. Please visit DeepSeek-V3 repo for more information about running this model locally.

For the model's chat template other than search agent, please refer to the DeepSeek-V3.1 repo.

Here we also provide an updated inference demo code in the inference folder to help the community get started with running our model and understand the details of model architecture.

NOTE: In the current model checkpoint, the parameters of self_attn.o_proj do not conform to the UE8M0 FP8 scale data format. This is a known issue and will be corrected in future model releases.

License

This repository and the model weights are licensed under the MIT License.

Citation

@misc{deepseekai2024deepseekv3technicalreport,
      title={DeepSeek-V3 Technical Report}, 
      author={DeepSeek-AI},
      year={2024},
      eprint={2412.19437},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2412.19437}, 
}

Contact

If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.

Как запустить

На своей GPU в ailist или через готовый API. Цены — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

API через OpenRouter

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

Недоступна

$0.27 / $1

Запуск через API временно недоступен: у платформы закончился лимит OpenRouter.

Класс архитектуры
DeepseekV3ForCausalLM
Ревизия весов
19510d6

0 моделей