DeepSeek V3.1 नवीनतम ओपन सोर्स बड़ा भाषा मॉडल है जो चीनी AI कंपनी DeepSeek (DeepSeek) द्वारा 19 अगस्त 2025 को जारी किया गया है। यह मूल DeepSeek V3 के आधार पर वृद्धिशील अपग्रेड संस्करण है, मुख्य सुधारों में विस्तारित संदर्भ विंडो और बेहतर तर्क क्षमताएं शामिल हैं।
कई प्लेटफार्मों और सेवाओं के माध्यम से DeepSeek V3.1 तक पहुंचें
आधिकारिक प्लेटफॉर्म
आधिकारिक चैनल, पंजीकरण के लिए केवल चीनी फोन नंबर की आवश्यकता, उच्च उपयोग मात्रा, सेवा अस्थिरता के मामले हो सकते हैं
HuggingFace Space
HuggingFace Space के माध्यम से DeepSeek V3.1 को ऑनलाइन मुफ्त में उपयोग करें, अपनी स्वयं की API कुंजी के उपयोग का भी समर्थन करें
हमारा प्लेटफॉर्म
हमारे प्लेटफॉर्म पर, DeepSeek V3.1 & DeepSeek-V3 671B पूर्ण संस्करण को ऑनलाइन मुफ्त में उपयोग करें।
API एकीकरण
DeepSeek V3.1 API को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करें। फोन नंबर के साथ पंजीकरण आपको 14 युआन मुफ्त क्रेडिट देता है
स्थानीय तैनाती
स्व-तैनाती के लिए GitHub पर मॉडल वजन और स्रोत कोड तक पहुंचें
API दस्तावेज़
पूर्ण API दस्तावेज़, एकीकरण गाइड और उदाहरण कोड देखें
DeepSeek V3.1 एक क्रांतिकारी AI मॉडल है जो मूल V3 के आधार पर महत्वपूर्ण अपग्रेड के साथ है। इसमें 671B कुल पैरामीटर, टोकन प्रति 37B सक्रिय पैरामीटर, 128K संदर्भ लंबाई का समर्थन है और गहरी तर्क क्षमताओं को मुख्य मॉडल में सीधे एकीकृत करता है।
V3.1 गणितीय तर्क, फ्रंटएंड प्रोग्रामिंग, चीनी लेखन आदि में महत्वपूर्ण सुधार दिखाता है, तर्क मोड के मैनुअल स्विचिंग की आवश्यकता के बिना, अधिक एकीकृत और सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। मॉडल विशेष रूप से लंबे दस्तावेज विश्लेषण, कोड विकास, शैक्षिक ट्यूटोरिंग और अन्य अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।
DeepSeek V3.1 को नवीनतम ओपन सोर्स AI मॉडल का नेता बनाने वाली नवीन क्षमताओं का अन्वेषण करें
128K टोकन तक के संदर्भ इनपुट का समर्थन करता है, लंबे दस्तावेजों, मल्टी-टर्न वार्तालाप और बड़े कोडबेस को कुशलतापूर्वक संसाधित करता है।
गहरी तर्क क्षमताओं को मुख्य मॉडल में सीधे एकीकृत करता है, मैनुअल स्विचिंग के बिना, स्वचालित रूप से निर्धारित करता है कि सोच प्रक्रिया शुरू करनी है या नहीं।
गणितीय तर्क, फ्रंटएंड प्रोग्रामिंग, चीनी लेखन आदि में महत्वपूर्ण सुधार, अधिक सुंदर और निष्पादन योग्य कोड उत्पन्न करता है।
671B कुल पैरामीटर, टोकन प्रति 37B सक्रिय पैरामीटर, नवीन Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर पर आधारित।
100+ भाषाओं का समर्थन करता है, विशेष रूप से एशियाई और अल्पसंख्यक भाषाओं में उत्कृष्ट, वैश्विक उपयोग के लिए उपयुक्त।
MIT लाइसेंस अपनाता है, मॉडल वजन और तकनीकी रिपोर्ट को पूरी तरह से खोलता है, व्यावसायिक उपयोग और संशोधन का समर्थन करता है।
देखें कि शोधकर्ता और डेवलपर्स DeepSeek V3.1 की क्षमताओं का लाभ कैसे उठा रहे हैं
जटिल तर्क और कोड जनरेशन में उत्कृष्ट
लागत और प्रदर्शन के बीच इष्टतम संतुलन प्रदान करता है
ओपन सोर्स इकोसिस्टम और शैक्षणिक अनुसंधान में महत्वपूर्ण योगदान
नई संस्करण 128K टोकन तक के संदर्भ इनपुट का समर्थन करता है, लंबे दस्तावेजों, मल्टी-टर्न वार्तालाप और बड़े कोडबेस को कुशलतापूर्वक संसाधित करता है।
V3.1 में लंबा संदर्भ है और तर्क क्षमताएं भी मुख्य मॉडल में एकीकृत हैं। V3 की तुलना में, संरचित आउटपुट बेहतर है, टेबल/सूची जनरेशन क्षमताएं अधिक मजबूत हैं; R1 की तुलना में, यह अधिक सामान्य है और तेजी से जवाब देता है, नियमित परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।
V3.1 ने उत्पन्न सामग्री की सटीकता को अनुकूलित किया है, पिछले संस्करणों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार दिखा रहा है, लेकिन महत्वपूर्ण निष्कर्षों के लिए अभी भी मैनुअल समीक्षा की आवश्यकता है।
100+ भाषाओं का समर्थन करता है, विशेष रूप से एशियाई और अल्पसंख्यक भाषाओं में उत्कृष्ट, वैश्विक उपयोग के लिए उपयुक्त।
फ्रंटएंड विकास, वैज्ञानिक तर्क, दस्तावेज लेखन, शैक्षिक ट्यूटोरिंग और अन्य जटिल परिदृश्यों के लिए उपयुक्त।
Alipay और WeChat के माध्यम से ऑनलाइन रिचार्ज का समर्थन करता है (कंपनियां कॉर्पोरेट ट्रांसफर कर सकती हैं), खाता शेष समाप्त नहीं होता, बिल जारी करने का चक्र लगभग 7 कार्य दिवस है।
उपयोगकर्ता स्तर पर कोई कठोर समवर्ती सीमा नहीं, सिस्टम वर्तमान लोड के आधार पर गतिशील रूप से गति को सीमित करेगा। यदि आप 503 या 429 त्रुटियों का सामना करते हैं, तो यह पीक समय के दौरान स्वचालित थ्रॉटलिंग के कारण हो सकता है।
वेब संस्करण डिफ़ॉल्ट स्ट्रीमिंग आउटपुट का उपयोग करता है (जनरेशन के दौरान प्रदर्शन), API डिफ़ॉल्ट रूप से नॉन-स्ट्रीमिंग है (जनरेशन पूरा होने के बाद सामग्री वापस करना), उपयोगकर्ता अनुकूलित अनुभव के लिए स्ट्रीमिंग का समर्थन करने के लिए API को मैन्युअल रूप से सेट कर सकते हैं।
आधिकारिक सिफारिश ऑफलाइन आंकड़ों के लिए उपयुक्त उपकरण/स्क्रिप्ट का उपयोग करना है, गणना और लागत प्रबंधन के लिए सुविधाजनक।
अधिकांश उपयोगकर्ता मानते हैं कि कोडिंग और तर्क क्षमताएं काफी बेहतर हुई हैं, उत्पन्न परिणाम अधिक संरचित हैं; कुछ उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया देते हैं कि मॉडल की शैली पिछले संस्करणों की तुलना में अधिक 'शैक्षणिक' और कम 'प्राकृतिक' है। कभी-कभी सर्वर लोड समस्याएं होती हैं जो प्रतिक्रिया में देरी का कारण बनती हैं, और कभी-कभी आउटपुट मतिभ्रम की घटनाएं होती हैं।