DeepSeek V3.1 Terminus
Red Neuronal
DeepSeek V3.1 Terminus: actualización de DeepSeek V3.1 con mejor coherencia lingüística y capacidades de agente.
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 V3.1 Terminus?
Terminus es una actualización del modelo DeepSeek V3.1 del equipo de DeepSeek: se conservan las capacidades básicas de la versión anterior y se han tenido en cuenta los comentarios de los usuarios, mejorando la coherencia lingüística y el comportamiento en escenarios de agentes. Si ya ha creado procesos en DeepSeek V3.1, la transición no requiere reconstruir la lógica: es la misma línea, solo que más precisa en los detalles. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos, se cobra por uso de tokens y el saldo no utilizado no caduca. En la misma ventana encontrará más de 250 redes neuronales, por lo que puede comparar respuestas y elegir el modelo adecuado sin crear cuentas separadas. Para equipos de producto, existe una API única compatible con OpenAI: una sola conexión, cambiando el modelo sin reescribir la integración, además de cifrado AES-GCM y acceso corporativo mediante contrato con factura y panel de administración. Terminus es útil para desarrolladores en análisis y refactorización de código, para analistas en la elaboración de informes, para soporte en borradores de respuestas y, para quienes crean agentes, como modelo central.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V3.1 Terminus
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 de DeepSeek con razonamiento y llamada a herramientas. Es adecuado para trabajar con código: escritura, refactorización, depuración, así como para analizar documentos largos, análisis y tareas STEM. La ventana de contexto es de 131 072 tokens, por lo que un proyecto grande o un paquete de archivos caben en un solo diálogo.
Hasta 65 536 tokens por respuesta: esto equivale a decenas de páginas de texto o un módulo de código grande completo. El modelo entrega materiales largos, documentación y refactorización de archivos grandes sin dividirlos en partes, por lo que no tendrá que ensamblar el resultado a partir de fragmentos.
Sí, el razonamiento antes de responder y la cadena de pensamiento están confirmados por nuestros datos. El modelo primero analiza la condición paso a paso, verifica las conclusiones intermedias y solo entonces responde. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y búsqueda de causas de errores en el código.
Sí, ambos. El modelo llama a funciones externas y devuelve JSON estructurado, por lo que es fácil integrarlo en agentes, pipelines y lógica de negocio. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI: puede cambiar el modelo sin reescribir la integración.
Además de texto, puede ingresar imágenes y documentos: el modelo analizará una captura de pantalla, esquema, tabla o archivo y responderá con texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos. La generación también es textual; para imágenes y videos, hay modelos separados en el catálogo.
El idioma de los prompts y las respuestas no está marcado por separado en nuestros datos, por lo que no podemos prometer precisión; es más fiable probarlo con su propia tarea. En la misma ventana de BotHub, puede comparar la respuesta de este modelo con otras y elegir la adecuada, sin VPN ni tarjeta extranjera.