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DeepSeek: DeepSeek V3 0324
deepseek/deepseek-chat-v3-0324
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
OpenRouter cataloga DeepSeek V3 0324 como un modelo de chat mixture-of-experts de 685B parámetros, solo de texto, con un contexto de 163.840 tokens y corte de conocimiento en julio de 2024. La ficha independiente del modelo describe esta revisión como una actualización de DeepSeek V3, con mejoras reportadas en benchmarks de razonamiento, código front-end, escritura y análisis de búsqueda en chino y llamadas a funciones. Incluye herramientas, salida estructurada o JSON y completado FIM.[1][2]
Puntos fuertes
- La ficha reporta mejores resultados de benchmark que DeepSeek V3 y llamadas a funciones más precisas; OpenRouter también registra una medición orientada a código.[1][2]
- Un contexto textual de 163.840 tokens y parámetros para herramientas, salidas estructuradas, semillas, penalizaciones y muestreo admiten flujos API largos y controlados.[1]
- La documentación enumera llamadas a funciones, salida JSON y completado FIM, y reporta mejor código front-end ejecutable y escritura china de longitud media a larga.[2]
Limitaciones
- La evidencia se limita a un registro del catálogo de OpenRouter y la ficha del modelo; valide precisión, latencia, costo y comportamiento de herramientas en su carga de trabajo.[1][2]
- Solo acepta y devuelve texto, y OpenRouter no expone un indicador dedicado de modo de razonamiento.[1]
- La ficha indica que Hugging Face Transformers aún no era compatible directamente al publicarse; el corte de conocimiento es el 31 de julio de 2024.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Considérelo para chat de contexto largo, preguntas sobre documentos o reescritura interactiva cuando baste con texto.[1][2]
- Puede servir para asistencia de código, generación front-end ejecutable o completado intermedio, sujeto a pruebas del proyecto.[1][2]
- Podría adaptarse a flujos con llamadas a funciones, selección de herramientas, salidas estructuradas o JSON, o análisis de informes en chino.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V3 0324Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V3 0324Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
DeepSeek V3, a 685B-parameter, mixture-of-experts model, is the latest iteration of the flagship chat model family from the DeepSeek team. It succeeds the [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) model and performs really well...
Especificaciones
- ID del modelo
- deepseek/deepseek-chat-v3-0324
- Creador
- deepseek
- Añadido a OpenRouter
- 24.03.2025
- Longitud de contexto
- 163,840
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.290 / salida $1.14
- Corte de conocimiento
- 31.07.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 21.2 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 0.8 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SiliconFlowfp8 | 163,840 | $0.250 | $1 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 128,000 | $0.290 | $1.14 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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