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DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

deepseek/deepseek-v3.1-terminus é uma atualização de texto para texto do DeepSeek V3.1 que, segundo sua documentação, mantém as capacidades anteriores enquanto melhora a coerência linguística e seus agentes de código e busca. A OpenRouter registra contexto de 163.840 tokens, chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e dados de catálogo e avaliações. Os resultados relatados pelo provedor melhoram em várias tarefas agênticas, mas pioram em algumas medições de código e navegação em chinês, portanto convém avaliá-lo com cautela.[1][2]

Pontos fortes

Mantém as capacidades do V3.1 enquanto aborda problemas relatados por usuários: mistura de chinês e inglês, caracteres anômalos ocasionais e comportamento de agentes.[1][2]
Os metadados do catálogo indicam contexto de 163.840 tokens, entrada/saída de texto e parâmetros para ferramentas, escolha de ferramenta, formato de resposta e saídas estruturadas.[1]
As tabelas fornecidas registram ganhos em relação ao V3.1 em várias avaliações agênticas; a OpenRouter também lista resultados de arena de design e índices de codificação e capacidade agêntica.[1][2]

Limitações

A OpenRouter registra apenas entrada e saída de texto; o pacote combina metadados de catálogo com documentação do provedor e não inclui validação independente em cargas reais.[1][2]
As comparações relatadas pelo provedor não são uniformemente positivas: os resultados regridem em relação ao V3.1 em Codeforces, Aider-Polyglot e BrowseComp-zh.[2]
O checkpoint atual tem um problema conhecido: os parâmetros de self_attn.o_proj não seguem o formato de escala FP8 UE8M0.[2]

Onde usar

Pode ser considerado para redação, resumo ou perguntas sobre documentos longos quando um amplo contexto textual importa; verifique o comportamento real em contexto extenso.[1]
Opção plausível para assistentes de código com ferramentas e automação orientada a terminal; teste a confiabilidade em nível de repositório antes da adoção.[1][2]
Vale pilotar em agentes de pesquisa assistidos por busca, verificando separadamente a navegação em inglês e chinês porque os resultados relatados evoluíram em direções opostas.[2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · DeepSeek: DeepSeek V3.1 TerminusFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · DeepSeek: DeepSeek V3.1 TerminusFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

DeepSeek-V3.1 Terminus is an update to [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1) that maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including language consistency and agent capabilities, further optimizing the model's...

Especificações

ID do modelo: deepseek/deepseek-v3.1-terminus
Criador: deepseek
Adicionado ao OpenRouter: 22.09.2025
Comprimento de contexto: 163,840
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.270 / saída $1
Corte de conhecimento: 31.03.2025
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Programação	BB — próximos 30% da coorte	—
Agentes	CC — abaixo da faixa B	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Fonte	Benchmark	Valor	Nota	Dados obtidos
Artificial Analysis	Coding index	43.5	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Artificial Analysis	Agentic index	6.8	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · 3dtaxa de vitória 56% · posição 81	1,123Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestaxa de vitória 56% · posição 76	1,166Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztaxa de vitória 53.4% · posição 74	1,166Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtaxa de vitória 52.5% · posição 92	1,121Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · svgtaxa de vitória 50.1% · posição 79	1,057Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttaxa de vitória 59.5% · posição 71	1,173Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetaxa de vitória 56.4% · posição 76	1,180Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
SiliconFlowfp8	163,840	$0.270	$1	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.