モデル比較
DeepSeek-V3.1
対
Step-3.5-Flash
2026/02/15
価格
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.1
/ M Tokens
Output
$
1.0
/ M Tokens
$
0.3
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/08/21
2026/02/01
ライセンス
MIT LICENSE
APACHE 2.0
プロバイダー
DeepSeek
StepFun
仕様
州
Available
Available
建築
Mixture of Experts
Sparse Mixture-of-Experts (MoE) transformer architecture
キャリブレートされた
はい
いいえ
専門家の混合
はい
はい
合計パラメータ
671B
196B
アクティブ化されたパラメータ
37B
11B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
164K
262K
Max Tokens
164K
66K
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
サポートされていません
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
対応
サポートされていません
Chat Prefix Completion
対応
対応
DeepSeek-V3.1比較において
見てくださいDeepSeek-V3.1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
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
DeepSeek-V3.1-Nex-N1
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
Ring-flash-2.0
VS
Ling-flash-2.0
VS
Kimi-K2-Instruct-0905
VS
GLM-4.5V
VS
gpt-oss-120b
