DeepSeek-V3.1-Terminus довольно неожиданное дополнение DeepSeek-V3.1, которое вышло спустя месяц после релиза базовой версии. По словам разработчиков, необходимость этого обновления была вызвана необходимостью устранения проблем, указанных в обратной связи от пользователей. В частности, модель значительно улучшила языковую консистентность, практически устранив случаи смешивания китайского и английского текста, а также появление случайных символов. Кроме того, были кардинально переработаны агентские возможности: Code Agent теперь обрабатывает программные задачи с повышенной точностью, а Search Agent демонстрирует улучшенную эффективность поиска и интеграции внешних инструментов.
DeepSeek-V3.1-Terminus демонстрирует впечатляющие результаты в ключевых оценочных метриках, особенно в задачах, требующих использования инструментов и агентских навыков. В SimpleQA (тест на фактическую точность коротких ответов) модель достигает 96,8% против 93,4% у предыдущей версии, что является одним из лучших результатов среди открытых моделей. В SWE Verified (оценка способностей в программной инженерии) показатель составляет 68,4%, превосходя многие коммерческие решения. В режиме рассуждения без задействования инструментов модель показывает результат 85.0 в решении сложных академических задач на MMLU-Pro, 80.7 в решении заданий аспирантского уровня на GPQA-Diamond и 74.9 в программировании на LiveCodeBench.
Благодаря улучшенным агентским возможностям и стабильности языковых выходов, DeepSeek-V3.1-Terminus особенно эффективна для автоматизированной разработки программного обеспечения, корпоративных приложений и сложных исследовательских задач.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
163 840 pipeline |
6 | 1 259,13 ₽ | 7,69 | Запустить | ||
163 840 pipeline |
3 | 1 282,53 ₽ | 3,61 | Запустить | ||
163 840 tensor |
8 | 1 639,13 ₽ | 20,66 | Запустить | ||
163 840 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 15,21 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
163 840 pipeline |
6 | 2 535,78 ₽ | 9,80 | Запустить | ||
163 840 tensor |
8 | 3 338,30 ₽ | 33,01 | Запустить | ||
Для данной модели, контекста и квантизации пока нет подходящих конфигураций.
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.