DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1, DeepSeek tarafından geliştirilen ve sağlayıcı tarafından 21 Ağustos 2025 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. 671B parametreye ve 37B aktif parametreye sahip büyük bir hibrit akıl yürütme modelidir ve DeepSeek-V3 temelini iki aşamalı uzun bağlam tasarımıyla genişletir. Bilgi kesim tarihi 31 Mart 2025'tir. Model metin kategorisinde yer alır, yani görüntü veya ses işlerinden ziyade dil görevlerine yöneliktir.

Model metin alır ve metin döndürür. İstem şablonları aracılığıyla seçilen hem düşünme hem de düşünmeme modlarını destekler; reasoning parametresi ve include_reasoning bu davranışı kontrol etmenize ve ortaya çıkarmanıza olanak tanır. Bağlam penceresi 163.840 token olup maksimum çıktı 32.768 tokendır. Desteklenen parametreler arasında temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice ve tools bulunur.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Uzun belgeler bağlam penceresine rahatça sığar, bu nedenle özetleme, büyük girdiler üzerinde soru yanıtlama ve çok belgeli analiz uygun kullanımlardır. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, ajanlar, fonksiyon çağırma ve makine tarafından okunabilir yanıtlara ihtiyaç duyan ardışık düzenler için uygundur. Akıl yürütme modu, adım adım düşünmeden fayda sağlayan görevlerde yardımcı olur; düşünmeme modu ise basit üretim için gecikmeyi ve çıktıyı daha kısa tutar. seed parametresi yeniden üretilebilir örneklemeyi destekler ve logprobs sınıflandırma veya güven kontrollerini destekler.

Modeli, "deepseek/deepseek-chat-v3.1" model kimliğini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Arayüz OpenAI sohbet tamamlama yapısını izlediği için bir messages dizisi gönderir ve model alanını bu kimliğe ayarlarsınız. Yukarıda listelenen istek parametreleri desteklenir, bu nedenle temperature, top_p, top_k, min_p, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, logit_bias, logprobs, top_logprobs, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, reasoning ve include_reasoning değerlerini gerektiği gibi iletebilirsiniz. Sayfadaki canlı fiyat tablosu maliyeti kapsar.

Dikkate değer birkaç sınır vardır. Girdiler ve çıktılar yalnızca metindir, bu nedenle görüntü, ses veya video görevleri farklı bir model gerektirir. 31 Mart 2025 bilgi kesim tarihi, sonraki olayların eğitim verilerinin dışında olduğu anlamına gelir. Çıktı 32.768 token ile, toplam bağlam ise 163.840 token ile sınırlıdır, bu nedenle çok büyük işler parçalara ayrılmalıdır. Akıl yürütme veya araç çağırmaya ihtiyacınız yoksa, daha küçük bir metin modeli daha basit ve daha hızlı olabilir.