DeepSeek V3 0324
Red Neuronal
DeepSeek V3 0324 es el modelo de chat insignia de DeepSeek con 685 mil millones de parámetros y arquitectura MoE, disponible vía API en BotHub.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek V3 0324?
DeepSeek V3 0324 es la última iteración de la línea insignia de modelos de chat de DeepSeek: 685 mil millones de parámetros y arquitectura mixture-of-experts, donde solo una parte de los expertos se activa por solicitud. El modelo continúa la línea DeepSeek V3 y hereda su papel como interlocutor universal para tareas de texto. En BotHub funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjetas rusas en rublos según el uso, por los tokens consumidos, y no caducan con el tiempo. Junto a ella, en la misma ventana, hay más de 250 modelos para cambiar y comparar respuestas fácilmente, y una API compatible con OpenAI permite conectar DeepSeek a tus servicios y cambiar de modelo después sin reescribir la integración. La correspondencia se cifra mediante AES-GCM, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites por empleado. DeepSeek V3 0324 se utiliza principalmente para asistentes de chat en soporte y servicios internos, borradores de correos, artículos y descripciones, resumen de documentos largos, extracción de datos estructurados y creación rápida de prototipos de productos multimodales mediante una API común.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V3 0324
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto universal de DeepSeek: responde preguntas, escribe y refactoriza código, analiza errores, trabaja con documentos largos y acepta imágenes. Adecuado para análisis, tareas STEM y escenarios de agentes con llamadas a funciones. El contexto es de 131 072 tokens, por lo que los proyectos grandes y la correspondencia caben completos.
El límite de salida es de 147 456 tokens por respuesta, lo cual es un texto muy extenso: capítulos de documentación, módulos de código grandes o análisis detallados completos, sin fragmentación. En la práctica, la longitud depende de la solicitud, por lo que el volumen deseado debe especificarse directamente en el prompt.
Sí, se admite el razonamiento antes de responder: el modelo desglosa la tarea paso a paso, lo que ayuda notablemente en matemáticas, lógica y depuración de código. Para preguntas simples, este modo no es necesario; entonces la respuesta llega de inmediato y más rápido. Puedes comprobar la diferencia con tus propias tareas.
Sí, se admiten llamadas a funciones y salida estructurada en JSON; el modelo es adecuado para agentes, analizadores e integraciones donde la respuesta debe enviarse directamente al código. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puedes cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí, se pueden enviar al modelo como entrada: analizar una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un archivo largo. El audio y el video no figuran en la lista de formatos de entrada admitidos; para ellos, BotHub tiene modelos separados disponibles en la misma ventana.
No tenemos datos sobre el rendimiento con idiomas específicos, por lo que no prometemos nada: evalúalo tú mismo con tus tareas (correspondencia, documentos, código). Las solicitudes y el pago en BotHub se realizan desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana.