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DeepSeek V3.1OPEN
DeepSeek-V3.1 es un gran modelo de razonamiento híbrido (671B parámetros, 37B activos) que soporta tanto modos de pensamiento como no pensamiento a través de plantillas de aviso.
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $0.83 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 22% de los 191 modelos open-weight rastreados aquí
- 10 de 14 modelos DeepSeek rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para DeepSeek V3.1, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: Non-reasoning.
Por el mismo presupuesto, DeepSeek V3.1 ofrece 4 veces más capacidad. Los open weights también significan que puede self-hosted y no pagar nada por token.
Los modelos en este nivel cuestan $0.76 por 1M de tokens (mediana de 18) — este cuesta $0.83.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) y 52 más
Acerca de este modelo
DeepSeek V3.1 es un modelo de IA open-weight de DeepSeek. Puede descargarlo y alojarlo usted mismo (self-host) de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojada, rastreados a diario, para cuando prefiera la comodidad sobre el self-hosting.
Preguntas frecuentes
¿Qué es DeepSeek V3.1?
DeepSeek V3.1 es un modelo de lenguaje de IA de DeepSeek. Es open-weight: puede descargarlo y ejecutarlo en su propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 21.4 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es DeepSeek V3.1 gratis?
Los pesos son gratuitos y abiertos: puede self-hostear DeepSeek V3.1 y no pagar nada por token. Si prefiere una API alojada, los precios de lista son $0.55 por millón de tokens de entrada y $1.65 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno DeepSeek V3.1?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 73.5%, MMLU-Pro 83.3%, Humanity's Last Exam 6.7%, Long Context Reasoning 46.7%, LiveCodeBench 57.7%, SciCode 36.7%, AIME 2025 49.7%, IFBench 37.8%, τ²-Bench 34.8%, Terminal-Bench Hard 24.2%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.
¿Puedo autoalojar DeepSeek V3.1?
Sí. DeepSeek V3.1 tiene open weights, por lo que puede descargarlo y ejecutarlo en su propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.