Perbandingan Model
DeepSeek-V3.1-Terminus
vs
DeepSeek-V3.2
28 Feb 2026
Harga
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.27
/ M Tokens
Output
$
1.0
/ M Tokens
$
0.42
/ M Tokens
Metadata
Buat di
22 Sep 2025
1 Des 2025
Lisensi
MIT LICENSE
MIT LICENSE
Penyedia
DeepSeek
DeepSeek
Spesifikasi
Negara
Available
Available
Arsitektur
Mixture-of-Experts
DeepSeek Sparse Attention (DSA), Scalable Reinforcement Learning Framework, Large-Scale Agentic Task Synthesis Pipeline
Terkalibrasi
Tidak
Tidak
Campuran Ahli
Ya
Tidak
Total Parameter
671B
671B
Parameter yang Diaktifkan
236B
671B
Penalaran
Tidak
Tidak
Precision
FP8
FP8
Text panjang konteks
164K
164K
Max Tokens
164K
164K
Didukung Keberfungsian
Serverless
didukung
didukung
Serverless LoRA
Tidak didukung
Tidak didukung
Fine-tuning
Tidak didukung
Tidak didukung
Embeddings
Tidak didukung
Tidak didukung
Rerankers
Tidak didukung
Tidak didukung
Dukung Image Input
Tidak didukung
Tidak didukung
JSON Mode
didukung
didukung
Output Terstruktur
Tidak didukung
Tidak didukung
Alat
didukung
didukung
Fim Completion
Tidak didukung
Tidak didukung
Chat Prefix Completion
didukung
didukung
DeepSeek-V3.1-Terminusdalam Perbandingan
Lihat bagaimana DeepSeek-V3.1-Terminusmembandingkan dengan model populer lainnya di berbagai dimensi kunci.
VS
MiniMax-M2.5
VS
GLM-5
VS
Step-3.5-Flash
VS
GLM-4.7
VS
MiniMax-M2.1
VS
GLM-4.6V
VS
DeepSeek-V3.2
VS
Kimi-K2-Thinking
VS
MiniMax-M2
VS
DeepSeek-V3.2-Exp
VS
GLM-4.6
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS
Ring-flash-2.0
VS
Ling-flash-2.0
VS
Kimi-K2-Instruct-0905
VS
GLM-4.5V
VS
gpt-oss-120b
VS
step3
VS
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
