DeepSeek V3.1 Terminus
DeepSeek V3.1 Terminus是DeepSeek V3.1的迭代更新版本，它在保留原模型核心能力的基础上，针对用户反馈的语言一致性、智能体能力等问题进行了优化，进一步完善了模型的综合表现，为用户提供更稳定、适配性更强的使用体验。
上下文 164K会用工具结构化输出
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
31.4 一般
评测榜第 66 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
43.5 一般
评测榜第 66 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
19.9 偏弱
评测榜第 64 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.270/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$1.00/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.135/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.18（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台可以按需加深思考的模型。
- 默认直接答；需要时再打开推理
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
对战表现
Design Arena：模型两两对比时的相对强弱
| 分类 | 相对实力 | 胜率 | 场次 |
|---|---|---|---|
| 3d | 1185 | 56% | - |
| codecategories | 1199 | 56% | - |
| dataviz | 1188 | 53.4% | - |
| gamedev | 1167 | 52.5% | - |
| svg | 1105 | 50.1% | - |
| uicomponent | 1209 | 59.5% | - |
| website | 1206 | 56.4% | - |