Сравнение Model
DeepSeek-V3.1-Terminus
против
Step-3.5-Flash
15 февр. 2026 г.
Цены
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.1
/ M Tokens
Output
$
1.0
/ M Tokens
$
0.3
/ M Tokens
Метаданные
Создать на
22 сент. 2025 г.
1 февр. 2026 г.
Лицензия
MIT LICENSE
APACHE 2.0
Поставщик
DeepSeek
StepFun
Спецификация
Государство
Available
Available
Архитектура
Mixture-of-Experts
Sparse Mixture-of-Experts (MoE) transformer architecture
Калибровка
Нет
Нет
Смешение экспертов
Да
Да
Общее количество параметров
671B
196B
Активированные параметры
236B
11B
Мышление
Нет
Нет
Точность
FP8
FP8
Длина контекста
164K
262K
Максимум Tokens
164K
66K
поддерживается функциональность
Безсерверный
поддерживается
поддерживается
Безсерверный LoRA
Не поддерживается
Не поддерживается
Тонкая настройка
Не поддерживается
Не поддерживается
Embeddings
Не поддерживается
Не поддерживается
Rerankers
Не поддерживается
Не поддерживается
Поддержка Image Input
Не поддерживается
Не поддерживается
Режим JSON
поддерживается
Не поддерживается
Структурированные Outputs
Не поддерживается
Не поддерживается
Инструменты
поддерживается
поддерживается
Завершение погашения
Не поддерживается
Не поддерживается
Chat Префикс Заполнение
поддерживается
поддерживается
DeepSeek-V3.1-Terminusв сравнении
Смотрите как DeepSeek-V3.1-Terminusсравнивается с другими популярными моделями по ключевым параметрам.
ВС
MiniMax-M2.5
ВС
GLM-5
ВС
Step-3.5-Flash
ВС
GLM-4.7
ВС
MiniMax-M2.1
ВС
GLM-4.6V
ВС
DeepSeek-V3.2
ВС
Kimi-K2-Thinking
ВС
MiniMax-M2
ВС
DeepSeek-V3.2-Exp
ВС
GLM-4.6
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
ВС
Ring-flash-2.0
ВС
Ling-flash-2.0
ВС
Kimi-K2-Instruct-0905
ВС
GLM-4.5V
ВС
gpt-oss-120b
ВС
step3
ВС
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
