DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.1 is a hybrid model supporting both thinking and non-thinking modes through different chat templates. Built on DeepSeek-V3.1-Base with a two-phase long context extension (32K phase: 630B tokens, 128K phase: 209B tokens), it features 671B total parameters with 37B activated. Key improvements include smarter tool calling through post-training optimization, higher thinking efficiency achieving comparable quality to DeepSeek-R1-0528 while responding more quickly, and UE8M0 FP8 scale data format for model weights and activations. The model excels in both reasoning tasks (thinking mode) and practical applications (non-thinking mode), with particularly strong performance in code agent tasks, math competitions, and search-based problem solving.
Identité
| Organisation | DeepSeek |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2025-01-10 |
| Licence | mit |
| Licence commerciale | oui |
| Licence open source | oui |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | non — 671 Md > 107 Md |
| Modalités | text |
| Fenêtre de contexte | 163 840 |
| KV cache / token (Q8) | 874.5 ko/token |
| Paramètres totaux | 671 B |
| Paramètres actifs (session) | 37 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | 0.44 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | 3.70 $ (est.) |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | — |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:40.532415Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:05:14.390231Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/deepseek-v3.1 |
IA Act — preuves fournisseur
| Critère | Note / 5 | Poids |
|---|---|---|
| Documentation technique | 2,5 | 5 % |
| Résumé des données d'entraînement | 5,0 | 35 % |
| Conformité droit d'auteur | 5,0 | 35 % |
| Code of Practice GPAI | 3,8 | 20 % |
| Risque systémique | 0,0 | 5 % |
Curation : 2026-10-23.
IA ActPrix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via AWS Bedrock (eurouter).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
| Fournisseur | Source | Souveraineté | Entrée (/M tok) | Sortie (/M tok) | Quantification | Contexte | Latence (s) | Débit (tok/s) | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AWS Bedrock | eurouter | partiel | — | — | — | 128 000 | — | — | — |
| DeepInfra | llm-stats | non | 0.25 $ | 0.95 $ | — | — | — | — | active |
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| language | 0.90 |
| legal | 0.80 |
| math | 0.60 |
| physics | 0.70 |
| reasoning | 0.60 |
| search | 0.40 |
| factuality | 0.90 |
| finance | 0.80 |
| frontend_development | 0.70 |
| general | 0.60 |
| healthcare | 0.80 |
| agents | 0.30 |
| biology | 0.70 |
| chemistry | 0.70 |
| code | 0.60 |
| vision | 0.20 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| aider-polyglot | general | 0.68 | 1.00 | 0.68 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.419597Z |
| aime-2024 | math | 0.66 | 1.00 | 0.66 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.431658Z |
| aime-2025 | math | 0.50 | 1.00 | 0.50 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.434448Z |
| browsecomp | reasoning | 0.30 | 1.00 | 0.30 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.404891Z |
| browsecomp-zh | reasoning | 0.49 | 1.00 | 0.49 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.407829Z |
| codeforces | math | 0.70 | 3 000.00 | 0.70 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.416594Z |
| gpqa | reasoning | 0.75 | 1.00 | 0.75 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.398900Z |
| hmmt-2025 | math | 0.34 | 1.00 | 0.34 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.437442Z |
| humanity's-last-exam | reasoning | 0.16 | 1.00 | 0.16 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.401981Z |
| livecodebench | reasoning | 0.56 | 1.00 | 0.56 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.413402Z |
| mmlu-pro | language | 0.84 | 1.00 | 0.84 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.396060Z |
| mmlu-redux | language | 0.92 | 1.00 | 0.92 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.393305Z |
| simpleqa | factuality | 0.93 | 1.00 | 0.93 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.410530Z |
| swe-bench-multilingual | reasoning | 0.55 | 1.00 | 0.55 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.425736Z |
| swe-bench-verified | reasoning | 0.66 | 1.00 | 0.66 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.422507Z |
| terminal-bench | reasoning | 0.31 | 1.00 | 0.31 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.428748Z |
Classements
| Catégorie | Rang | Score | Note conservatrice | Benchmarks évalués | Méthode | Daté du | Provenance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agents | 189 | — | 0.38 | 2 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
| code | 157 | — | 12.39 | 5 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04