DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

DeepSeek V3.1 Terminus é um modelo de texto da DeepSeek, lançado pelo fornecedor em 22 de setembro de 2025. É uma atualização do DeepSeek V3.1 que mantém as capacidades do modelo original enquanto resolve problemas relatados pelos usuários, incluindo consistência de idioma e capacidades de agente. Seu corte de conhecimento é 31 de março de 2025. No api14 ele fica na categoria de texto e é identificado pelo id de modelo deepseek/deepseek-v3.1-terminus.

O modelo recebe texto como entrada e retorna texto como saída. Ele tem uma janela de contexto de 163.840 tokens e uma saída máxima de 147.456 tokens, então entradas longas e gerações longas são ambas possíveis dentro desses limites. Ele suporta raciocínio, o que significa que você pode solicitar saída de raciocínio e controlar se o raciocínio é incluído na resposta. Ele também suporta saídas estruturadas e um parâmetro de formato de resposta, então as respostas podem ser restringidas a um esquema em vez de texto livre. A chamada de ferramentas está disponível através dos parâmetros tools e tool_choice, o que permite ao modelo decidir quando chamar uma função ou forçar uma ferramenta específica.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. A grande janela de contexto é adequada para tarefas que precisam manter muito material de uma vez, como trabalhar com documentos longos, bases de código ou transcrições em uma única requisição. O suporte a raciocínio se encaixa em problemas em que o modelo se beneficia de trabalhar através de etapas antes de responder, por exemplo análise em múltiplas etapas ou depuração. Saídas estruturadas e formato de resposta são úteis quando o resultado precisa ser analisado por outro programa, como extrair campos para JSON. A chamada de ferramentas torna o modelo uma escolha razoável para fluxos de trabalho no estilo agente, onde ele precisa chamar funções externas, e a atualização visa especificamente capacidades de agente e consistência de idioma, o que importa para assistentes que devem permanecer em um idioma ao longo de uma conversa.

Você o chama através da API compatível com OpenAI do api14 usando o id de modelo deepseek/deepseek-v3.1-terminus. Os parâmetros de requisição que ele suporta são frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k e top_p. Se você já usa um cliente no estilo OpenAI, pode apontá-lo para o api14 e definir o campo model para este id, depois passar qualquer um desses parâmetros conforme necessário.

Tenha os limites em mente ao escolher. Entrada e saída são apenas texto, então se sua tarefa envolve imagens ou áudio, este modelo não é o adequado. O corte de conhecimento de 31 de março de 2025 significa que qualquer coisa após essa data está fora dos dados de treinamento dele, então para informações muito recentes você precisaria fornecê-las no prompt ou usar ferramentas para buscá-las. A janela de contexto e a saída máxima são grandes mas finitas, então trabalhos extremamente longos ainda precisam de divisão em partes.