モデル比較
DeepSeek-V3.1-Nex-N1
対
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
2026/02/04
価格
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.45
/ M Tokens
Output
$
1.0
/ M Tokens
$
3.5
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/11/18
2025/09/22
ライセンス
APACHE-2.0
APACHE-2.0
プロバイダー
Nex AGI
Qwen
仕様
州
Available
Available
建築
Mixture of Experts
Mixture-of-Experts
キャリブレートされた
いいえ
いいえ
専門家の混合
はい
はい
合計パラメータ
670B
235B
アクティブ化されたパラメータ
670B
22B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
131K
262K
Max Tokens
164K
262K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
対応
対応
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
対応
対応
Fim Completion
サポートされていません
対応
Chat Prefix Completion
サポートされていません
対応
DeepSeek-V3.1-Nex-N1比較において
見てくださいDeepSeek-V3.1-Nex-N1主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
VS
GLM-4.7
VS
DeepSeek-V3.2
VS
Kimi-K2-Thinking
VS
MiniMax-M2
VS
DeepSeek-V3.2-Exp
VS
GLM-4.6
VS
DeepSeek-V3.1-Terminus
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS
Kimi-K2-Instruct-0905
VS
step3
VS
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
VS
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
VS
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
VS
Kimi-K2-Instruct
VS
Kimi-Dev-72B
VS
MiniMax-M1-80k
VS
ERNIE-4.5-300B-A47B
