DeepSeek: DeepSeek V3.1 deepseek/deepseek-chat-v3.1

Модель DeepSeek: DeepSeek V3.1 от DeepSeek (семейство deepseek) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Китайский лидер reasoning-моделей. R1 потряс рынок ценой в 2025.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

164K

контекст, токенов

21 ₽

за 1 млн входных токенов

79 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое DeepSeek: DeepSeek V3.1

Оптимальна для сложных инженерных и аналитических задач, где важны глубокое рассуждение и работа с большими объёмами текста.

DeepSeek V3.1 — крупная гибридная модель от китайской лаборатории DeepSeek, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts: 671 млрд параметров суммарно, из которых активируется около 37 млрд на каждый токен. Это позволяет сочетать высокую выразительность большой модели с относительно умеренными вычислительными затратами на инференс. Модель поддерживает два режима работы — с внутренним рассуждением (thinking) и без него — переключаемых через шаблоны промптов, что даёт гибкость при балансировке качества ответа и скорости.

V3.1 расширяет базу DeepSeek-V3 двухфазной обработкой длинного контекста: окно в 163 840 токенов позволяет работать с объёмными документами, кодовыми репозиториями и многошаговыми диалогами без потери связности. Модель ориентирована на задачи, требующие глубокого анализа, сложного кодирования и структурированных рассуждений, при этом оставаясь достаточно универсальной для широкого спектра текстовых задач.

Когда брать эту модель

✓ Сложные задачи программирования: генерация, ревью и рефакторинг кода на разных языках
✓ Анализ и суммаризация объёмных документов и технической документации
✓ Многошаговые рассуждения и решение задач с цепочкой логических шагов
✓ Построение агентных пайплайнов, где нужен режим thinking для повышения точности
✓ Работа с длинными контекстами: кодовые базы, юридические тексты, научные статьи

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный код микросервиса на Python (несколько файлов), найди потенциальные узкие места производительности и предложи рефакторинг с объяснением каждого решения.

Использование DeepSeek: DeepSeek V3.1 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-chat-v3.1",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-chat-v3.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-chat-v3.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);