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    AI模型参考文本模型DeepSeek V3.1

    DeepSeek V3.1

    DeepSeek V3.1 是一款强大的推理模型,以具有竞争力的成本提供出色性能,并支持可选的增强思考模式,用于更复杂的问题。

    概览

    属性
    提供商DeepSeek
    成本10 credits
    模态Text
    视觉❌ No
    需要提示词Yes

    最适合做什么

    • 高性价比推理 — 以高端模型一半的价格获得优质结果
    • 技术任务 — 代码生成、调试与分析
    • 结构化输出 — JSON、表格与格式化数据
    • 通用助理 — 覆盖广泛用例
    • 增强推理 — 复杂问题可启用思考模式

    输入

    Prompt(必填)

    主要文本输入,描述你希望模型完成什么任务。

    连接颜色:🟡 Yellow

    配置

    Thinking Mode

    Type: Select

    为复杂问题启用增强推理。

    选项说明
    None标准快速响应
    Medium (Enhanced Reasoning)更深度分析、逐步思考

    默认值:None

    何时使用 Medium:

    • 多步数学题
    • 复杂逻辑谜题
    • 深度代码分析
    • 战略规划类任务

    Max Tokens

    Type: Slider
    Range: 1 - 4,096
    Default: 1,024

    最大输出 token 数。

    Temperature

    Type: Slider
    Range: 0 - 2
    Default: 0.1

    控制输出随机性。较低的默认值(0.1)会让 DeepSeek 默认更“确定性”。

    Top P

    Type: Slider
    Range: 0 - 1
    Default: 1

    用于控制输出多样性的 nucleus sampling 参数。

    Presence Penalty

    Type: Slider
    Range: -2 to 2
    Default: 0

    根据 token 是否已在文本中出现进行惩罚。正值会鼓励引入新话题。

    Frequency Penalty

    Type: Slider
    Range: -2 to 2
    Default: 0

    根据 token 频率进行惩罚。正值会减少重复。

    输出

    Type:Text
    连接颜色:🟡 Yellow

    用例

    代码生成

    Write a Python function that validates email addresses using regex. 
    Include error handling and docstrings.
    

    数据转换

    Convert this CSV data into a properly formatted JSON structure 
    with nested objects for related fields.
    

    技术文档

    Write API documentation for this endpoint including request/response 
    examples, error codes, and rate limiting information.
    

    增强推理任务

    With Thinking Mode: Medium

    A company has three products. Product A costs $10 and sells 100 units. 
    Product B costs $15 and sells 80 units. Product C costs $20 and sells 50 units.
    If they want to increase total revenue by 20% while keeping prices fixed, 
    what's the minimum increase in units needed for each product?
    

    提升效果的小建议

    1. 使用低 temperature — DeepSeek 在更确定的设置下表现很好
    2. 复杂任务启用 thinking — 多一点处理时间通常值得
    3. 结构化提问 — 清晰、条理化的提示词更容易得到好结果
    4. 用于技术工作 — 代码与数据处理很强
    5. 快速迭代 — 成本低,适合多次试验

    成本对比

    模型成本最适合
    Llama 3 8B2 credits简单任务
    DeepSeek V3.110 credits性能与成本平衡
    Gemini 2.5 Flash10 credits多模态任务
    GPT-520 credits最高质量
    Claude 4.5 Sonnet30 credits长文写作

    DeepSeek V3.1 为不需要视觉能力的纯文本任务提供了很好的价值。

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