Modèles d’IA DeepSeek

Explorez 9 modèles d’IA de DeepSeek et comparez contexte, tarifs, modalités et capacités.

9modèles suivis

Répertoire des modèles

9 modèles dans cette vue

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A text model listed as a large mixture-of-experts release with a 1,048,576-token provider context window.

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DeepSeek-V3.1 is a hybrid model that supports both thinking mode and non-thinking mode. Compared to the previous version, this upgrade brings improvements in multiple aspects:

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This update maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including:

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We introduce **DeepSeek-V3.2**, a model that harmonizes high computational efficiency with superior reasoning and agent performance. Our approach is built upon three key technical breakthroughs:

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We are excited to announce the official release of DeepSeek-V3.2-Exp, an experimental version of our model. As an intermediate step toward our next-generation architecture, V3.2-Exp builds upon V3.1-Terminus by introducing DeepSeek Sparse Attention—a sparse attention mechanism designed to explore and validate optimizations for training and inference efficiency in long-context scenarios.

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We present a preview version of **DeepSeek-V4** series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — **DeepSeek-V4-Pro** with 1.6T parameters (49B activated) and **DeepSeek-V4-Flash** with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of **one million tokens**.

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**DeepSeek-V4-Flash-0731** is the official release of **DeepSeek-V4-Flash**, superseding the preview version, with substantially enhanced agentic capabilities. It has the same model structure as DeepSeek-V4-Flash-DSpark, i.e. it comes with a speculative decoding module attached.

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This model always redirects to the latest model in the DeepSeek V4 Flash family.

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We present a preview version of **DeepSeek-V4** series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — **DeepSeek-V4-Pro** with 1.6T parameters (49B activated) and **DeepSeek-V4-Flash** with 284B parameters (13B activated) — both supporting a context length of **one million tokens**.

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OUR METHOD

Comment AIToolly traite les données des modèles

Les faits propres au modèle et ceux de l’endpoint fournisseur restent séparés. Les catalogues tiers servent à la découverte et aux instantanés ; la documentation officielle et les fiches vérifiées restent prioritaires pour les faits du modèle.

01Sources et vérification
02Vérifié
03Capacité