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DeepSeek-V3.1-Terminus

deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：mit 上游版本：19510d6dc61f

中文简介

deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 19510d6dc61f，同步到 181 个文件，文件元数据合计 641.30 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 19510d6dc61f，同步到 181 个文件，文件元数据合计 641.30 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力，并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：19510d6dc61f。 任务标签：文本生成与推理。 架构：DeepseekV3ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 684.53 B。 库标记：transformers。 模型类型字段：deepseek_v3。 上游标注的基础模型：deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base。 上游页面记录的最近更新时间：2025-09-29。

【文件信息】
上游 API 返回 181 个文件，文件元数据合计 641.30 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.safetensors 87 个、.py 5 个、.json 3 个、无扩展名 2 个、.html 1 个、.md 1 个。 当前较大的文件包括：model-00001-of-000163.safetensors（4.87 GB）；model-00006-of-000163.safetensors（4.07 GB）；model-00007-of-000163.safetensors（4.01 GB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 641.30 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 1.25 TB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-25 22:47

DeepSeek-V3.1-Terminus Introduction This update maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including: Language consistency: Reducing instances of mixed Chinese-English text and occasional abnormal characters; Agent capabilities: Further optimizing the performance of the Code Agent and Search Agent. | Benchmark | DeepSeek-V3.1 | DeepSeek-V3.1-Terminus | | :--- | :---: | :---: | | **Reasoning Mode w/o Tool Use** | | | | MMLU-Pro | 84.8 | 85.0 | | GPQA-Diamond | 80.1 | 80.7 | | Humanity's Last Exam | 15.9 | 21.7 | | LiveCodeBench | 74.8 | 74.9 | | Codeforces | 2091 | 2046 | | Aider-Polyglot | 76.3 | 76.1 | | **Agentic Tool Use** | | | | BrowseComp | 30.0 | 38.5 | | BrowseComp-zh | 49.2 | 45.0 | | SimpleQA | 93.4 | 96.8 | | SWE Verified | 66.0 | 68.4 | | SWE-bench Multilingual | 54.5 | 57.8 | | Terminal-bench | 31.3 | 36.7 | The template and tool-set of search agent have been updated, which is shown in `assets/search_tool_trajectory.html`.** How to Run Locally The model structure of DeepSeek-V3.1-Terminus is the same as DeepSeek-V3. Please visit DeepSeek-V3 repo for more information about running this model locally. For the model's chat template other than search agent, please refer to the DeepSeek-V3.1 repo. Here we also provide an updated inference demo code in the `inference` folder to help the community get started with running our model and understand the details of model architecture.** NOTE: In the current model checkpoint, the parameters of `self_attn.o_proj` do not conform to the UE8M0 FP8 scale data format. This is a known issue and will be corrected in future model releases.** License This repository and the model weights are licensed under the MIT License. Citation Contact If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估文本生成与推理能力，并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：19510d6dc61f。 任务标签：文本生成与推理。 架构：DeepseekV3ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 684.53 B。 库标记：transformers。 模型类型字段：deepseek_v3。 上游标注的基础模型：deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base。 上游页面记录的最近更新时间：2025-09-29。

文件说明

上游 API 返回 181 个文件，文件元数据合计 641.30 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.safetensors 87 个、.py 5 个、.json 3 个、无扩展名 2 个、.html 1 个、.md 1 个。 当前较大的文件包括：model-00001-of-000163.safetensors（4.87 GB）；model-00006-of-000163.safetensors（4.07 GB）；model-00007-of-000163.safetensors（4.01 GB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes1.48 KB
  • assets/search_tool_trajectory.html131.27 KB
  • config.json1.65 KB
  • configuration_deepseek.py9.67 KB
  • generation_config.json171 B
  • inference/config_671B_v3.1.json529 B
  • inference/convert.py3.73 KB
  • inference/generate.py7.61 KB
  • inference/kernel.py7.22 KB
  • inference/model.py33.06 KB
  • inference/README.md433 B
  • inference/requirements.txt52 B

文件较多，本页只展示前 12 项；完整信息以上游仓库为准。

硬件建议

仓库文件元数据合计 641.30 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 1.25 TB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。